CARDIOPATIE DEI CANI? NUOVO TEST DIAGNOSTICO.
“L’esame radiografico è un passaggio fondamentale nell’iter diagnostico delle patologie cardiache canine. Il problema nella diagnosi tramite questa metodologia clinica è l’estrema eterogeneità morfologica del “paziente canino”.
Il torace delle varie razze canine, che si tratti di un bulldog, di un bassotto o di un pastore tedesco, ha una conformazione diversa e questo richiede delle attenzioni particolari. Uno dei segni radiografici più frequentemente associato alla presenza di una patologia cardiaca, nell’uomo come nel cane, è la cardiomegalia: l’ombra radiografica cardiaca risulta di dimensioni elevate per un aumento del volume o della massa del cuore causato da ispessimento delle sue pareti o a dilatazione abnorme delle sue cavità.
Nel paziente canino l’interpretazione della cardiomegalia è piuttosto difficoltosa specie per un medico veterinario non specialista che svolge attività ambulatoriale.
L’équipe di Diagnostica per Immagini dell’Ospedale veterinario del Dipartimento di Medicina animale produzioni e salute (MAPS) di Padova ha sviluppato un nuovo test diagnostico.
Se già dagli anni Novanta i medici veterinari “specialisti” utilizzano un sistema quantitativo per valutare le dimensioni del cuore del cane (vertebral heart score), ad oggi manca un ausilio diagnostico rapido e certo che possa aiutare i veterinari generici nella diagnosi.
“Per sviluppare e testare questo modello diagnostico legato all’intelligenza artificiale sono state recuperate tutte le immagini radiografiche del torace di cane presenti nel nostro archivio e su di ognuna di esse è stato calcolato il vertebral heart score classificandole come normale o affetto da cardiomegalia – spiega Tommaso Banzato del MAPS e autore responsabile della ricerca pubblicata.
“L’algoritmo su cui abbiamo lavorato, basato sulle reti neurali convoluzionali cioè sistemi di intelligenza artificiale utili ad analizzare le immagini, è stato allenato per riconoscere la cardiomegalia su un pool di immagini radiografiche acquisite con l’apparecchio radiologico in uso all’Ovud fino al 2018”- spiega il ricercatore. Si tratta, per quest’ultimo, di un passaggio obbligato: serve infatti per verificare la reale capacità dell’algoritmo di riconoscere le lesioni su delle immagini radiografiche diverse da quelle usate per allenarlo: “L’algoritmo – prosegue Banzato – è in grado di intercettare le anomalie cardiache con un’accuratezza di oltre il 92%”. Risultati come questo serviranno ad aiutare il veterinario “generico” che si occupa degli animali di compagnia: “L’AI dà la possibilità di creare strumenti sempre più efficaci per assistere il complesso lavoro quotidiano”.
da ANMVI oggi
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