L’intelligenza artificiale entra sempre più concretamente nella medicina del futuro, soprattutto nella chirurgia vascolare. Alla Meditech Challenge 2026, il progetto vincitore è “Pinnacle-EVAR”, una soluzione basata su reti neurali e modelli fisici che promette di migliorare la previsione delle complicanze post-operatorie riducendo drasticamente i tempi di analisi.
L’iniziativa, promossa dal Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell’Informazione dell’Università di Trento insieme alla Fondazione HIT – Hub Innovazione Trentino e all’Azienda sanitaria universitaria del Trentino, ha coinvolto 40 giovani tra medici specializzandi, dottorandi e studenti di ingegneria informatica.
Il team vincitore ha sviluppato un sistema basato su Physics-Informed Neural Networks in grado di simulare il flusso sanguigno dopo interventi EVAR in pochi millisecondi, contro le ore richieste dai modelli tradizionali. L’obiettivo è individuare precocemente rischi come endoleak o trombosi, migliorando il follow-up clinico dei pazienti.
Accanto al progetto vincitore, altri quattro team hanno presentato soluzioni innovative: dall’analisi automatica del posizionamento degli stent, alla segmentazione degli endoleak tramite deep learning, fino alla generazione di immagini TAC sintetiche per l’addestramento dei modelli AI.
Un’esperienza che conferma come la collaborazione tra medicina e ingegneria stia aprendo nuove strade per la chirurgia vascolare, trasformando la ricerca accademica in strumenti potenzialmente applicabili nella pratica clinica.