Diagnosticare un principio di
scompenso cardiaco potrebbe presto richiedere solo
l'elettrocardiogramma, un esame semplice, rapido ed economico,
senza attendere i tempi e i costi di un prelievo di sangue e di
un ecocardiogramma. È questa la novità emersa da uno studio
internazionale a guida italiana, pubblicato sulla rivista
European Heart Journal.
I ricercatori hanno sviluppato un modello di intelligenza
artificiale in grado di leggere all'interno di un comunissimo
elettrocardiogramma tracce invisibili all'occhio umano, capaci
di indicare con elevata precisione se nel sangue del paziente vi
sia un livello elevato di NT-proBNT, il biomarcatore di
riferimento per la diagnosi di scompenso cardiaco.
Nello studio, che ha visto la collaborazione dell'Università
della Calabria, Humanitas University, l'Università Federico II
di Napoli, l'Università e l'Azienda sanitaria universitaria di
Trieste, l'Università di Zurigo, Imperial College London, King's
College London e la Seoul National University, i ricercatori
hanno "allenato" una rete neurale profonda analizzando 84.895
elettrocardiogrammi ed esami NT-proBNP. L'algoritmo ha imparato
a cogliere micro-segnali elettrici impercettibili nella lettura
tradizionale ma legati alla presenza del biomarcatore. Testato
poi su 679 pazienti nei centri di Cosenza e Trieste, l'algoritmo
ha mostrato un'accuratezza vicina al 90% nell'individuare i
valori a rischio.
"Lo scompenso cardiaco è una delle grandi emergenze sanitarie
del nostro Paese - spiega Ciro Indolfi, primo autore dello
studio e presidente della Fondazione italiana cuore e
circolazione della Sic (Società italiana di cardiologia) -. In
Italia interessa oltre un milione di persone e circa 80.000
nuovi casi ogni anno, soprattutto tra gli anziani". Oggi la
diagnosi di scompenso cardiaco parte spesso da sintomi generici
come stanchezza, affanno o gonfiore alle gambe. "Per confermare
il sospetto servono un prelievo del sangue con analisi di
laboratorio e un'ecografia al cuore - dichiara Gianfranco
Sinagra, presidente della Sic e coautore dello studio -.
Applicare l'IA all'elettrocardiogramma permette di trasformarlo
in un vero e proprio 'filtro digitale': uno strumento in grado
di avvisare subito il medico quando è davvero necessario
richiedere gli approfondimenti di laboratorio e specialistici.
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