Un semplice elettrocardiogramma potrebbe diventare uno strumento decisivo per individuare precocemente il rischio di scompenso cardiaco, riducendo in molti casi la necessità di ricorrere subito a esami più complessi e costosi. È quanto emerge da una ricerca internazionale coordinata da studiosi italiani e pubblicata sull’European Heart Journal, alla quale ha preso parte anche l’Università della Calabria.
Al centro dello studio c’è un sistema di intelligenza artificiale capace di riconoscere, all’interno del tracciato elettrocardiografico, segnali troppo deboli per essere percepiti durante una normale lettura clinica. Queste variazioni sarebbero associate alla presenza di livelli elevati di NT-proBNP, biomarcatore utilizzato nella diagnosi dello scompenso cardiaco.
Per sviluppare il modello, i ricercatori hanno analizzato 84.895 elettrocardiogrammi associandoli ai relativi valori di NT-proBNP. Attraverso una rete neurale profonda, l’algoritmo è stato addestrato a riconoscere le caratteristiche elettriche collegate all’aumento del biomarcatore.
La fase successiva ha riguardato 679 pazienti seguiti nei centri di Cosenza e Trieste. In questo gruppo il sistema ha raggiunto un livello di accuratezza vicino al 90% nell’individuazione dei soggetti con valori considerati a rischio.
Alla ricerca hanno collaborato, oltre all’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.
«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».
Uno dei problemi principali resta la difficoltà di arrivare rapidamente alla diagnosi. I primi sintomi, infatti, possono essere poco specifici: affaticamento, mancanza di respiro e gonfiore agli arti inferiori sono segnali che possono essere ricondotti anche ad altre condizioni.
«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».
La prospettiva, dunque, è quella di utilizzare un esame già largamente diffuso, rapido e poco costoso come primo strumento di selezione dei pazienti che necessitano di ulteriori controlli. Un possibile passo avanti soprattutto nei contesti in cui l’accesso immediato a esami specialistici e di laboratorio è più difficile.