Utilizzo dell'Intelligenza Artificiale nella Tomografia Computerizzata per la valutazione dell'ictus ischemico acuto

Introduzione. Negli ultimi anni, l’Intelligenza Artificiale (IA) ha acquisito un ruolo sempre più rilevante in ambito medico, in particolare nella neuroradiologia, dove il suo impiego a supporto degli specialisti offre vantaggi significativi. Tra le patologie che traggono maggior beneficio da queste applicazioni, l’ictus ischemico acuto rappresenta un ambito di grande interesse clinico, data la sua elevata incidenza e gravità. Scopo. Questo elaborato si propone di analizzare lo stato dell’arte delle applicazioni di Intelligenza Artificiale nella tomografia computerizzata per la valutazione dell’ictus ischemico acuto. L’attenzione è focalizzata agli algoritmi sviluppati per l’automatizzazione del punteggio ASPECTS e per l’identificazione delle occlusioni dei grandi vasi (LVO). Viene inoltre analizzato il livello di maturità clinica di questi strumenti e il loro impatto economico. Metodi. La ricerca è stata condotta mediante una revisione narrativa della letteratura a partire dalle banche dati PubMed e Google Scholar, utilizzando stringhe di ricerca specifiche e selezionando articoli pubblicati tra il 2020 e il 2025 che descrivono software di IA validati su TC cerebrale senza contrasto (NCCT), Angio-TC (CTA) e perfusione (CTP). Risultati e conclusioni. I risultati hanno evidenziato che ci sono strumenti come e-ASPECTS, Rapid ASPECTS, Viz LVO e Rapid CTA che offrono performance diagnostiche promettenti, spesso comparabili a quelle dei neuroradiologi esperti, migliorando l’accuratezza e la tempestività della diagnosi. Tuttavia, rimangono criticità per l’adozione diffusa, come la disomogeneità dei dati, le discrepanze nei protocolli di imaging e le preoccupazioni etiche e normative. A livello organizzativo ed economico, l’IA promette maggiore efficienza e migliore gestione delle risorse, nonostante i notevoli costi iniziali.