A volte tutto inizia con un pizzico d’affanno. O magari con le gambe che gonfiano. O ancora con la stanchezza dopo uno sforzo minimo. ma già il cuore lavora male, si affatica. E non lo sappiamo. Cogliere i primi segnali del “cuore stanco” già in queste fasi sarebbe fondamentale. Ora, grazie ad una ricerca a guida italiana, si affaccia la possibilità di riconoscere fin dall’inizio un principio di scompenso cardiaco grazie ad un semplice elettrocardiogramma (ECG) un esame semplice, rapido ed economico. E senza dover attendere i tempi e i costi di un prelievo di sangue e di un ecocardiogramma.
A farlo ipotizzare è uno studio internazionale a guida italiana, pubblicato sulla rivista European Heart Journal - Quality of Care and Clinical Outcomes. I ricercatori hanno sviluppato un modello di Intelligenza Artificiale (IA) in grado di leggere all’interno di un comunissimo elettrocardiogramma (ECG) tracce invisibili all’occhio umano, capaci di indicare con elevata precisione se nel sangue del paziente vi sia un livello elevato di NT-proBNP, il biomarcatore di riferimento per la diagnosi di scompenso cardiaco.
L’algoritmo impara la lezione
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 e il King’s College di Londra e l’Università Nazionale di Seul, i ricercatori hanno “allenato” una rete neurale profonda analizzando 84.895 elettrocardiogrammi ed esami NT-proBNP. L'algoritmo ha imparato a cogliere segnali elettrici impercettibili nella lettura tradizionale ma legati alla presenza del biomarcatore. Testato poi su 679 pazienti a 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, con una prevalenza stimata dell’1-2% nella popolazione generale e circa 80.000 nuovi casi ogni anno. La frequenza cresce rapidamente con l’età e la malattia è tra le principali cause di ricovero negli anziani, con un impatto rilevante su mortalità, qualità della vita, famiglie e sostenibilità del Servizio sanitario nazionale”.
Cosa si fa oggi
Attualmente 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 (il dosaggio dell'NT-proBNP) e un'ecografia al cuore - segnala Gianfranco Sinagra, Presidente della Società Italiana di Cardiologia e coautore dello studio -. Tuttavia, l'esame del sangue richiede tempi, costi e strutture adeguate, non sempre facilmente accessibili sul territorio o nei centri più piccoli. 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'ECG 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”.
Siamo solo all’inizio
Ricordiamo. L’algoritmo non sostituisce il biomarcatore di laboratorio e non formula da solo la diagnosi di scompenso cardiaco. ma potrebbe essere utile per uno screening e quindi per 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. “Questi risultati dimostrano che l’ECG contiene molte più informazioni di quelle visibili all’occhio umano - sottolinea Indolfi -. Con l’intelligenza artificiale possiamo ricavare per la prima volta da un esame semplice e universale un segnale di allerta sul possibile aumento dell’NT-proBNP e indirizzare il paziente verso gli accertamenti appropriati”. “È un approccio - continua Sinagra - che potrà essere particolarmente utile per la diagnosi e il trattamento dello scompenso cardiaco soprattutto nelle aree dove l’accesso al laboratorio e alla diagnostica specialistica è più difficile, contribuendo a ridurre le disuguaglianze territoriali. Ora servono studi prospettici per dimostrare l’effettivo beneficio nei percorsi assistenziali e sugli esiti clinici”.
