L'intelligenza artificiale ridefinisce il supporto decisionale PCI in cardiologia

16 dicembre 2025 | Shaanxi, Cina — L'ospedale Tangdu dell'Università di Medicina dell'Aeronautica Militare, in collaborazione con l'Istituto di Ricerca dell'Università Tsinghua di Shenzhen, ha annunciato la convalida clinica di CA-GPT, un sistema di supporto alle decisioni basato sull'intelligenza artificiale per la tomografia a coerenza ottica (OCT) guidata intervento coronarico percutaneo (PCI)I risultati sono riportati nella pre-stampa “CONFRONTA: Ottimizzazione clinica con pianificazione e valutazione modulare tramite AI-OCT potenziata da RAG: supporto decisionale superiore per l'intervento coronarico percutaneo rispetto a ChatGPT-5 e operatori junior.”

Affrontare la variabilità nell'interpretazione OCT

La tomografia a coerenza ottica (OCT) svolge un ruolo centrale nella pianificazione e nell'ottimizzazione PCI contemporanea, tuttavia studi precedenti hanno dimostrato solo accordo inter-osservatore moderatoper diversi risultati OCT critici, anche tra medici esperti (con coefficienti di correlazione riportati intorno a 0,55–0,61). Questa variabilità può portare a strategie di trattamento incoerenti, in particolare per le lesioni coronariche complesse.

CA-GPT è stato sviluppato per affrontare questa sfida fornendo un'interpretazione standardizzata e riproducibile dei dati OCT e traducendo questi risultati in raccomandazioni cliniche attuabili.

Architettura a due livelli: intelligenza dell'imaging + ragionamento clinico

CA-GPT utilizza un'architettura a due livelli:

Livello di analisi delle immagini: comprende 13 capacità analitiche fondamentali, tutti sviluppati utilizzando algoritmi basati sull'apprendimento profondo. Tra loro, sei sono algoritmi brevettati e sviluppati indipendentementedal team, tra cui:

●Segmentazione automatizzata del lume vascolare e ricostruzione tridimensionale

●Caratterizzazione quantitativa del tessuto della placca, comprese placche fibrose, ricche di lipidi e calcificate

●Identificazione automatizzata delle placche vulnerabili di tipo fibroateroma a cappuccio sottile (TCFA)

●Valutazione dell'apposizione dello stent

●Rilevamento della dissezione del bordo dello stent

●Calcolo della riserva di flusso frazionario derivata da OCT (OCT-FFR), che fornisce una valutazione funzionale coronarica basata sulle immagini

Livello di ragionamento aumentato dal recupero: Basato sul modello open source DeepSeek-R1 e potenziato con la tecnologia Retrieval-Augmented Generation (RAG), questo livello consente al sistema di intelligenza artificiale di recuperare le clausole delle linee guida più pertinenti e casi simili etichettati da esperti da una knowledge base meticolosamente curata. Questo database completo include linee guida cliniche internazionali, dichiarazioni di consenso di esperti eoltre 100.000 casi PCI annotati da esperti—garantire che le raccomandazioni dell'IA siano non solo tracciabili, ma anche pienamente allineate agli attuali standard clinici di cura.

Valutazione clinica comparativa

In un'analisi monocentrica di casi consecutivi di PCI guidati da OCT presso l'ospedale di Tangdu (Giugno 2024–Agosto 2025), 96 pazienti (160 lesioni)sono stati inclusi. La strategia PCI clinica generata da CA-GPT (immagini OCT grezze come input) è stata confrontata con:

●una baseline LLM di uso generale (ChatGPT-5) richiesto utilizzando parametri chiave estratti manualmente;

●quattro cardiologi interventisti juniorcon 1–5 annidi esperienza PCI.

Tutti i risultati sono stati confrontati con la documentazione della procedura effettiva eseguita da un operatore senior (>10 anni di esperienza; ≥200 casi PCI/anno). Sono stati valutati dieci criteri predefiniti, cinque per la pianificazione pre-PCI e cinque per la valutazione post-PCI, valutati in base all'accordo (0–5 per fase).

Risultati chiave:

●Pianificazione pre-PCI:Durante la pianificazione pre-procedurale, CA-GPT ha ottenuto un punteggio di accordo mediano di 5 (su 5), superando significativamente ChatGPT-5 (punteggio mediano: 3)E medici junior (punteggio mediano: 4).

La performance nei punti decisionali chiave è stata la seguente:

●Selezione del diametro dello stent(tolleranza ±0,5 mm): CA-GPT ha raggiunto una precisione del 90,3%, superiore a quello di medici junior (72,2%)E ChatGPT-5 (63,9%).

●Selezione della lunghezza dello stent(tolleranza ±5 mm): CA-GPT ha raggiunto una precisione dell'80,6%, significativamente più alto di quello di medici junior (52,8%).

●Selezione del dispositivo di predilatazione: CA-GPT ha raggiunto una precisione del 73,6%, che rappresenta un miglioramento sostanzialeSopra ChatGPT-5 (37,5%).

●Valutazione post-PCI:CA-GPT ha mantenuto un punteggio mediano di 5/5e raggiunto 93,2%accuratezza nella valutazione dell'apposizione dello stent, rispetto a 76,1%per i medici junior, dimostrando maggiore precisione e coerenza.

●Robustezza in scenari complessi:Le analisi dei sottogruppi hanno indicato che il vantaggio del CA-GPT era più pronunciato in contesti più difficili, tra cui lesioni significative per ischemia (OCT-FFR ≤0,80)E ACScasi.

Perché la generazione aumentata dal recupero (RAG) è importante

A differenza dei LLM generici, il CA-GPT basa il suo ragionamento su caratteristiche di imaging validate e autorevoli evidenze cliniche. L'approccio basato sul recupero dati consente percorsi decisionali tracciabili, riduce il rischio di raccomandazioni non supportate o non basate sull'evidenza e garantisce l'allineamento con gli attuali standard di cura.

Il divario prestazionale osservato evidenzia una limitazione fondamentale degli LLM generici in cardiologia interventistica: senza un'intelligenza di imaging strutturata e un recupero specifico per dominio, la sola fluidità linguistica non è sufficiente per prendere decisioni procedurali ad alto rischio.

A conoscenza del team, CA-GPT rappresenta uno dei primi sistemi clinicamente validatiper integrare l'intelligenza artificiale specifica di OCT con la modellazione del linguaggio aumentata dal recupero per un supporto decisionale PCI completo.

Implicazioni cliniche

Migliorando la coerenza nell'interpretazione dell'OCT e riducendo il divario di competenze tra medici junior e senior, il CA-GPT ha il potenziale per migliorare la qualità delle procedure e la sicurezza dei pazienti in cardiologia interventistica. I ricercatori sottolineano che il CA-GPT è concepito come uno strumento di supporto decisionale, che integra, e non sostituisce, il giudizio clinico.