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AI-Echo RCT

Artificial Intelligence-Based Automated Echocardiographic Analysis and the Workflow of Sonographers: a Randomized Crossover Trial (AI-Echo RCT)

Paziente / Popolazione Intervento / Esposizione Confronto Esito

In 585 pazienti sottoposti a ecocardiografia, la misurazione automatica dei parametri ecocardiografici basata su IA ha migliorato l'efficienza dell'esame (tempo per paziente ed esami al giorno) rispetto al flusso di lavoro con misurazione manuale.

N
585pazienti
Disegno
Studio randomizzato crossover monocentrico (4 sonographer, giornate con vs. senza AI)
Esito
Efficienza dell'esame: tempo di esame per paziente e numero di esami al giorno
Rilevanza
3Complementare — contesto, non conoscenza imprescindibile.
RisultatoTempo di esame 13,0±3,5 vs. 14,3±4,2 min (p<0,001); esami al giorno 16,7±2,5 vs. 14,1±2,5 (p=0,003); parametri per esame 85±12 vs. 25±1; punteggio di affaticamento mentale 4,1±1,1 vs. 4,7±0,6 (p=0,039); valori dell'AI entro i limiti clinici per il 90 % dei parametri.
Sakamoto A, et al. J Am Heart Assoc. 2026;15(1):e045637. 10.1161/JAHA.125.045637
Discussione e critica

Un raro test randomizzato dell'AI sulla giornata lavorativa del sonographer anziché sull'accuratezza diagnostica: esami più rapidi, più numerosi, con molte più misurazioni e meno affaticamento, con ecocardiografisti esperti che finalizzavano comunque ogni referto. Centro singolo con soli quattro sonographer, un crossover per giornata che non può essere in cieco, ed endpoint di flusso di lavoro e non di paziente o diagnostici; se l'aumento di 3,4 volte dei parametri refertati aggiunga valore clinico non è stato testato.