Integrazione di piattaforme VR immersive e modelli di apprendimento automatico per promuovere l'educazione cardiovascolare e la diagnosi delle malattie cardiache

Abstract

I recenti progressi nella realtà virtuale (VR) e nell'apprendimento automatico (ML) stanno rimodellando la formazione medica e l'erogazione dell'assistenza sanitaria. Questo studio si concentra su tre ambiti correlati: l'uso di zSpace per la visualizzazione anatomica, le simulazioni cardiache basate su Unity e le applicazioni di apprendimento automatico per la previsione delle malattie cardiache. zSpace offre un ambiente 3D stereoscopico immersivo per l'esplorazione interattiva dell'anatomia umana, migliorando la comprensione anatomica attraverso la manipolazione in tempo reale delle strutture biologiche. Utilizzando Unity, un versatile motore di sviluppo di videogiochi, vengono create simulazioni cardiache ad alta fedeltà per modellare le dinamiche cardiovascolari, consentendo lo studio approfondito della fisiologia cardiaca e degli impatti patologici di varie condizioni all'interno di un ambiente virtuale. Contemporaneamente, le tecniche di apprendimento automatico vengono sempre più applicate alla previsione delle malattie cardiache, offrendo il potenziale per miglioramenti significativi nella diagnosi precoce e nelle strategie di trattamento personalizzate. Analizzando grandi set di dati provenienti da cartelle cliniche elettroniche (EHR) e valutazioni diagnostiche, gli algoritmi di apprendimento automatico sono in grado di identificare modelli complessi che possono indicare una maggiore suscettibilità alle malattie cardiovascolari. Questo articolo esamina l'integrazione di queste tecnologie e le loro implicazioni per il miglioramento sia della formazione medica che dei risultati clinici, sottolineando il potenziale trasformativo degli strumenti digitali nell'assistenza sanitaria moderna.

Recent advances in virtual reality (VR) and machine learning (ML) are reshaping medical education and healthcare delivery. This study focuses on three interrelated domains: the use of zSpace for anatomical visualization, Unity-based heart simulations, and machine learning applications for heart disease prediction. zSpace provides an immersive, stereoscopic 3D environment for the interactive exploration of human anatomy, enhancing the depth of anatomical understanding through real-time manipulation of biological structures. Utilizing Unity, a versatile game development engine, high-fidelity heart simulations are created to model cardiovascular dynamics, allowing for the in-depth study of cardiac physiology and the pathological impacts of various conditions within a virtual setting. Concurrently, machine learning techniques are increasingly being applied to heart disease prediction, offering the potential for significant improvements in early diagnosis and personalized treatment strategies. By analyzing large datasets from electronic health records (EHRs) and diagnostic assessments, ML algorithms are capable of identifying complex patterns that may indicate increased susceptibility to cardiovascular diseases. This paper examines the integration of these technologies and their implications for enhancing both medical training and clinical outcomes, emphasizing the transformative potential of digital tools in modern healthcare.