Ricercatori americani hanno creato un modello di IA in grado di scoprire la “firma” dell’aritmia più diffusa al mondo negli elettrocardiogrammi di 181mila pazienti. I dati sono ancora preliminari.

Due dei principali ingredienti per autorizzare almeno un’apertura di credito ci sono: la pubblicazione sulla rivista scientifica The Lancete l’affiliazione degli autori all’altrettanto prestigiosa Mayo Clinic (Usa). Lo studio – primo firmatario il professor Paul A. Friedman, direttore del dipartimento di Medicina vascolare della Mayo Clinic – ha poi il pregio delle sfide visionarie: si tratta della creazione di un modello di intelligenza artificiale (IA) in grado di identificare i pazienti con fibrillazione atriale, anche in presenza di un ritmo cardiaco normale.

Come? Con un elettrocardiogramma ultrarapido e non invasivo di 10 secondi. Come sottolineano correttamente gli autori stessi, lo studio ha diversi limiti, i risultati sono da considerare preliminari e occorrono ulteriori ricerche prima di arrivare all’applicazione clinica. Tuttavia, aggiungono, potrebbe aiutare i medici a indagare sui cosiddetti ictus «senza causa» o sull’insufficienza cardiaca, consentendo un trattamento adeguato.

Trombi e ictus – La fibrillazione atriale è l’aritmia più diffusa (ne soffre circa il 2 per cento della popolazione in prevalenza maschile, e il 6-8 per cento sopra i 75 anni di età) e nonostante sia nella maggior parte dei casi benigna comporta uno sforzo del cuore che può portare nel tempo a scompenso ma soprattutto può dare origine a trombi che sono causa di ictus cerebrale (la complicanze più temibile della fibrillazione).

In Italia ne vengono accertati fra i 300mila e i 500mila nuovi casi ogni anno. Nello studio i ricercatori hanno addestrato un modello di intelligenza artificiale cosiddetta “convoluzionale” (ha un’architettura analoga a quella del modello di connettività dei neuroni nel cervello umano) per rilevare appunto la “firma” della fibrillazione atriale in elettrocardiogrammi di 10 secondi (Ecg) su da pazienti a ritmo normale. La ricerca, che ha coinvolto quasi 181mila pazienti, è stata la prima ad utilizzare il “Deep learning” (“apprendimento profondo”) per identificare i pazienti con fibrillazione atriale potenzialmente non rilevabile, con un’accuratezza complessiva dell’83%.

Test non invasivo – La tecnologia trova segnali nell’Ecg che potrebbero essere invisibili all’occhio umano, ma contengono informazioni importanti sulla presenza di una fibrillazione atriale. «L’applicazione di un modello di Intelligenza artificiale all’Ecg consente il rilevamento della fibrillazione atriale anche se non è presente al momento della registrazione – spiega il professo Friedman –. È come guardare l’oceano adesso e poter dire che ieri c’erano onde alte».

Ma aggiunge: «L’Ia è stata addestrata utilizzando l’Ecg su soggetti che già avevano bisogno di indagini cliniche, ma non in quelle colpite da ictus “senza causa” né nella popolazione generale. Quindi non siamo ancora sicuri di come si comporterebbe nella diagnosi di questi gruppi. Tuttavia, la capacità di eseguire un’analisi in modo rapido ed economico con un test non invasivo e ampiamente disponibile potrebbe un giorno aiutare a identificare la fibrillazione atriale non diagnosticata e a cure specifiche, prevenendo l’ictus e altre malattie gravi».

Tecnologie a basso costo – Non solo. I ricercatori statunitensi ipotizzano anche che un giorno questa tecnologia potrebbe trasformarsi in un test diagnostico “point-of-care” (al letto del paziente) negli ambulatori medici per lo screening di gruppi ad alto rischio. Ad esempio, le persone con ipertensione, diabete o età superiore ai 65 anni a rischio di fibrillazione atriale. «Il nostro algoritmo potrebbe essere utilizzato su tecnologie a basso costo e ampiamente disponibili, inclusi gli smartphone. Tuttavia, ciò richiederà ulteriori ricerche prima di una loro applicazione diffusa», conclude Xiaoxi Yao, uno dei coautori dello studio della Mayo Clinic.

Lavorare per il paziente – Una considerazione di carattere generale: «Dobbiamo abituarci e mostrarci disponibili, perché questi sistemi sono il futuro. Non dobbiamo avere timore, lo dico come medico». E una più concreta: «In fondo dobbiamo lavorare per il paziente e, se attraverso l’Intelligenza artificiale riesco a individuarne uno più a rischio di sviluppare un’aritmia, che poi ha un impatto notevole in termini clinici in caso di ictus, ben venga». Il professor Claudio Tondo, coordinatore dell’Area Aritmologia dell’Irccs Cardiologico Monzino, dà un giudizio sostanzialmente positivo allo studio della Mayo Clinic. «Lo studio è corretto dal punto di vista metodologico. Penso che i colleghi americani abbiano fatto un lavoro notevole, ma questo schema dev’essere validato. Quindi, pur rimanendo il cardiologo al centro dell’interpretazione del tracciato elettrocardiografico, potrebbe esserci di aiuto».

Modelli matematici – Qual è la novità dello studio? «Forse la semplicità di utilizzo. Il sistema presentato è molto più agevole che non impiantare un loop recorder sottocute o utilizzare i sistemi Holter a lunga durata, per analizzare il ritmo cardiaco». Ma aggiunge: «Bisognerebbe testare il sistema con un trial più specifico, molto più selettivo, ad esempio su soggetti sani. Perché uno dei limiti di questa ricerca è che il campione analizzato è composto da persone che avevano già qualche problema cardiaco e quindi erano già in partenza più a rischio». Comunque la strada ormai è tracciata. Anche il professor Tondo sta collaborando con i matematici e gli ingegneri biomedici del Politecnico di Milano per sviluppare modelli matematici di fibrillazione atriale. «Non tanto per identificarla prima ma soprattutto, quando il paziente è già noto, per individuare la strategia terapeutica più adatta», conclude l’esperto.

La funzione “cardio” dell’Apple Watch – Primo in Italia il Centro Cardiologico Monzino si appresta a verificare la funzione “cardio” dell’Apple Watch, con una ricerca indipendente. «Stiamo iniziando uno studio di validazione del sistema sul territorio nazionale, confrontando ciò che il dispositivo ci può dire rispetto a sistemi convenzionali – rivela il professor Claudio Tondo –. Avvisiamo Apple che lo facciamo, ma non c’è un supporto economico dell’azienda e questo ci lascia liberi di dare le nostre interpretazioni senza un conflitto di interessi».

Quante persone saranno coinvolte? «All’inizio arruoleremo 250 pazienti con qualsiasi forma di fibrillazione atriale che afferiscono al nostro ambulatorio o che hanno già eseguito un intervento di ablazione. Vogliamo verificare se l’Apple Watch ci dà quelle stesse informazioni che fornisce un tracciato holter tradizionale e staremo a vedere se il risultato è valido da un punto di vista scientifico. È vero che negli Stati Uniti è già stato fatto uno studio molto ampio, ma da noi non c’è nulla».

Irregolarità cardiache – Dopo aver ottenuto l’approvazione della Food and Drug Administration (l’ente regolatorio Usa) come dispositivo medico, la app Apple Ecg è stata messa alla prova nello Apple Heart Study condotto su oltre 400mila statunitensi dal colosso di Cupertino e dall’Università di Stanford. I risultati preliminari, presentati a marzo scorso, hanno evidenziato che circa il 34% dei casi di irregolarità cardiache segnalate dal dispositivo – attraverso un elettrocardiogramma al polso – sono stati confermati come episodi di fibrillazione atriale.

Redazione Nurse Times

Fonte: Corriere della Sera

L’articolo Fibrillazione atriale: diagnosi in 10 secondi grazie all’intelligenza artificiale scritto da Redazione Nurse Times è online su Nurse Times.