In un’epoca in cui la tecnologia avanza a passi da gigante, l’intelligenza artificiale sta dimostrando di poter rivoluzionare anche il campo della medicina. Un recente studio internazionale, coordinato da ricercatori italiani, ha sviluppato un algoritmo in grado di rilevare segnali nascosti di scompenso cardiaco nell’elettrocardiogramma un esame semplice, rapido ed economico.
Questa scoperta potrebbe cambiare radicalmente l’approccio alla diagnosi di una delle più gravi emergenze sanitarie del nostro Paese, offrendo una soluzione accessibile e tempestiva.
L’algoritmo che legge tra le righe dell’elettrocardiogramma
Il modello di intelligenza artificiale sviluppato dai ricercatori è in grado di individuare, all’interno di un comune elettrocardiogramma, tracce invisibili all’occhio umano che indicano livelli elevati di NT-proBNP il biomarcatore di riferimento per la diagnosi di scompenso cardiaco.
Lo studio, pubblicato sulla rivista European Heart Journal ha visto la collaborazione di prestigiose istituzioni come l’Università della CalabriaHumanitas University l’Università Federico II di Napoli l’Università e l’Azienda sanitaria universitaria di Trieste l’Università di ZurigoImperial College LondonKing’s College London e la Seoul National University.
Addestramento e test dell’algoritmo
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.
L’impatto sulla diagnosi e la gestione dello scompenso cardiaco
Lo scompenso cardiaco è una condizione che interessa oltre un milione di persone in Italia, con circa 80.000 nuovi casi ogni anno soprattutto tra gli anziani. Oggi, la diagnosi di questa malattia 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. Tuttavia, l’esame del sangue richiede tempi, costi e strutture adeguate, non sempre facilmente accessibili sul territorio o nei centri più piccoli.
Vantaggi dell’approccio basato sull’IA
L’elettrocardiogramma, al contrario, è un esame economico, non invasivo, immediato e disponibile ovunque: dagli studi dei medici di famiglia alle farmacie, fino alle ambulanze. 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.
Le parole degli esperti
‘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. ‘In Italia interessa oltre un milione di persone e circa 80.000 nuovi casi ogni anno, soprattutto tra gli anziani.’
Gianfranco Sinagra presidente della Società Italiana di Cardiologia e coautore dello studio, sottolinea che l’integrazione dell’intelligenza artificiale permette di impiegare l’elettrocardiogramma come strumento per segnalare al medico l’effettiva necessità di prescrivere esami specialistici e di laboratorio.
Prospettive future
L’algoritmo non sostituisce il biomarcatore di laboratorio e non formula da solo la diagnosi di scompenso cardiaco. Il suo possibile valore clinico è quello di favorire un riconoscimento più precoce del rischio e una migliore selezione degli approfondimenti, soprattutto quando il test ematico non è immediatamente disponibile o non viene richiesto di routine.
Anche l’impiego nello screening opportunistico o, in futuro, in programmi di popolazione è una prospettiva da valutare con studi prospettici dedicati prima di una diffusione su larga scala.
