Con l’intelligenza artificiale la diagnosi di insufficienza cardiaca è più rapida ed efficace

Determinare il motivo per cui qualcuno ha mancanza di respiro è una sfida per i medici del pronto soccorso e questo Ecg abilitato all'Ai fornisce un metodo rapido ed efficace per lo screening di questi pazienti per la disfunzione sistolica ventricolare sinistra

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Un gruppo di ricercatori della Mayo Clinic, negli Stati Uniti, ha dimostrato che un elettrocardiogramma (Ecg) rafforzato dall’intelligenza artificiale (Ai) può individuare una ridotta funzione cardiaca nei pazienti che si presentano al pronto soccorso con dispnea in maniera più accurata e rapida rispetto ai soliti esami del sangue. «Determinare il motivo per cui qualcuno ha mancanza di respiro è una sfida per i medici del pronto soccorso e questo Ecg abilitato all’Ai fornisce un metodo rapido ed efficace per lo screening di questi pazienti per la disfunzione sistolica ventricolare sinistra» ha affermato Demilade Adedinsewo, della Mayo Clinic di Jacksonville in Florida, primo autore dello studio pubblicato su Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology.

I ricercatori hanno applicato un algoritmo Ai-Ecg, già precedentemente validato e sviluppato in pazienti ambulatoriali per identificare una frazione di eiezione ventricolare sinistra (Lvef) ≤35%, in una coorte di 1.606 adulti (età media 68 anni, 47% donne, 91% bianchi) con dispnea visitati al pronto soccorso della Mayo Clinic e che avevano ricevuto Ecg e test del sangue, seguiti dall’elettrocardiogramma. L’Ai-Ecg, rispetto ai test del sangue per la rilevazione del frammento N-terminale del Propeptide Natriuretico di tipo B, è stato in grado di identificare meglio i pazienti con grave disfunzione sistolica ventricolare sinistra (Lvef ≤35%; area sottesa alla curva [Auc] 0,89 contro 0,80) ed è riuscito a individuare anche i pazienti meno gravi (Lvef ≤50%; Auc 0,85). Inoltre, si sono ottenuti buoni risultati in entrambi i sessi e in diversi gruppi di età.
Come spiegato in un editoriale da

Kazi T. Haq e i colleghi della Oregon Health & Science University, oltre a convalidare l’algoritmo Ai-Ecg al di fuori dei pazienti ambulatoriali, uno dei principali punti di forza dello studio è che gli autori sfruttano l’Ecg – uno strumento rapido, facilmente disponibile ed economicamente vantaggioso – come strumento di screening iniziale per l’identificazione della disfunzione sistolica ventricolare sinistra nel pronto soccorso». «Questa è una strategia che può essere facilmente e prontamente impiegata nella pratica clinica e ha il potenziale per far progredire significativamente la cura del paziente» concludono gli editorialisti elencano i diversi limiti dello studio oltre quelli già evidenziati dai ricercatori, come la natura retrospettiva dell’analisi.

Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology. 4 Aug 2020. Doi: 10.1161/CIRCEP.120.008437
https://doi.org/10.1161/CIRCEP.120.008437
Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology. 4 Aug 2020. Doi: 10.1161/CIRCEP.120.009111
https://doi.org/10.1161/CIRCEP.120.009111

 

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