Fibrillazione atriale senza segni e sintomi? La scoprirà l’Intelligenza Artificiale
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A volte compaiono le tachicardie. Magari insieme alle palpitazioni. O ci si accorge che il cuore non batte proprio bene perché il polso accelera, senza motivo. Attenzione però. In molti casi, la fibrillazione atriale, la più comune aritmia che può innalzare fino a cinque volte il rischio di ictus oltre a modificare il flusso di sangue nel circolo cardiaco, non segnala in alcun modo la sua presenza. Quindi, arrivare presto con la diagnosi per poi procedere con le terapie caso per caso (fondamentale è mantenere il sangue fluido per limitare il pericolo di ischemie cerebrali) appare spesso un’utopia. Almeno con i sistemi attualmente disponibili per lo screening.
Ora però dagli USA, con una ricerca che “parla” italiano visti gli autori, giunge una speranza che passa attraverso un nuovo modello di intelligenza artificiale (AI). Il sistema è stato progettato dagli scienziati di Scripps Research guidati da Giorgio Quer, direttore dell’intelligenza artificiale presso lo Scripps Research Translational Institute. I risultati dell’impiego di questo strumento, capace di individuare piccole variazioni nel segnale del battito cardiaco di una persona che indicano il rischio di fibrillazione atriale oltre i test di screening standard, sono stati descritti su npj Digital Medicine.
Verso uno screening “intelligente”
Il team di ricercatori ha sviluppato un modello di apprendimento automatico per analizzare i dati che iRhythm (questo il nome dell’azienda produttrice del cerotto di registrazione dell’elettrocardiogramma) ha raccolto su 459.889 persone che indossavano questo dispositivo per due settimane. E proprio il tempo di osservazione, per un quadro che può essere occasionale, fa la differenza. Nell’indagine sono stati elaborati tutti i dati di una giornata senza presenza di aritmia. Il modello di AI è stato in grado di individuare chi ha poi sviluppato fibrillazione atriale individuata con il test rispetto a chi non ha avuto aritmia.
“Abbiamo visto un divario tra ciò che potevamo ottenere con le caratteristiche note dell’elettrocardiogramma e ciò che il modello poteva ottenere – segnala il primo autore dell’articolo scientifico Matteo Gadaleta“. In pratica, l’ipotesi di partenza degli studiosi si è rivelata valida. Come ricorda Quer “siamo partiti dall’idea che l’attività elettrica del cuore sia leggermente diversa per le persone che soffrono di fibrillazione atriale, ma le differenze sarebbero così sottili che i cardiologi non possono guardare solo l’analisi del ritmo per identificarle”.
Capire prima per curare al meglio
Il sistema di AI, quindi, diventa un mezzo importante per identificare meglio i pazienti ad alto rischio di fibrillazione atriale per ulteriori test e interventi. E “può aiutare a indirizzare le risorse giuste alle persone giuste e potenzialmente a ridurre l’incidenza di ictus e scompenso cardiaco – ricorda Quer”.
Va anche ricordato che il modello si è rivelato accurato sia negli anziani, classicamente a maggior rischio di fibrillazione atriale, sia negli under-55 che possono avere l’aritmia ma che difficilmente vengono considerati nelle strategie di screening. Siamo solo all’inizio. Ma va detto, come fa notare Quer, che “i pazienti con frequenti episodi di fibrillazione atriale possono essere identificati facilmente con un ECG registrato nell’arco di almeno una settimana. Il modello di intelligenza artificiale potrebbe davvero aiutare le persone che hanno episodi di fibrillazione atriale molto rari, ma che potrebbero comunque beneficiare della diagnosi e dell’intervento”.
Per l’infarto che si “nasconde”, diagnosi più sicura
Non c’è solo lo screening delle aritmie, in ogni caso, nel futuro dell’Intelligenza Artificiale. Nel corso del Congresso della Società Italiana di Cardiologia si è mostrato un modello sviluppato dall’Università di Seul, che potrebbe aiutare nella diagnosi automatica dell’infarto miocardico a partire da un elettrocardiogramma standard. L’algoritmo in studio in oltre 100 pazienti, ha dimostrato di avere un’accuratezza del 98,7 nell’individuazione di un infarto miocardico Stemi (con occlusione completa di un vaso coronarico).
Ma non basta: l’intelligenza artificiale è stata in grado di smascherare false diagnosi di infarto STEMI e di valutare il ritmo cardiaco e persino la funzione ventricolare sinistra, partendo da un semplice elettrocardiogramma.
“Quando un paziente con dolore toracico attiva il sistema dell’emergenza 118, è di fondamentale importanza effettuare un elettrocardiogramma entro 10 minuti dal primo contatto medico, per identificare soprattutto i soggetti con infarto grave, chiamato appunto STEMI, legato ad una occlusione coronarica completa e che, pertanto, beneficiano di un’angioplastica e uno stent urgente – spiega Ciro Indolfi, past-president della Società Italiana di Cardiologia (SIC) ed autore del volume divulgativo “Batticuore” che riporta storie di vita narrate dallo stesso specialista”. Proprio in questi pazienti, peraltro, occorre arrivare prima possibile. Il modello di AI in studio potrebbe valutare anche la funzione del ventricolo sinistro, la potassiemia (ovvero i valori di potassio nel sangue), la criticità del paziente, il ritmo cardiaco o la presenza di un versamento pericardico. Tutto partendo da un semplice elettrocardiogrammma.
www.repubblica.it 2023-12-27 10:15:32