Un esame semplice e diffuso come l’elettrocardiogramma potrebbe offrire nuove informazioni sul rischio di scompenso cardiaco. Grazie all’intelligenza artificiale, i ricercatori hanno individuato nei tracciati segnali difficili da riconoscere con la lettura tradizionale, associati a livelli elevati di NT-proBNP, un biomarcatore utilizzato nel percorso diagnostico della malattia.
La novità arriva da uno studio internazionale a guida italiana, pubblicato su European Heart Journal – Quality of Care and Clinical Outcomes e presentato dalla Società italiana di cardiologia (SIC). La prospettiva è rendere più tempestivo il riconoscimento dei pazienti che hanno bisogno di ulteriori accertamenti.
Come funziona l’ECG analizzato dall’intelligenza artificiale
Il modello è stato sviluppato utilizzando 84.895 coppie di elettrocardiogrammi e misurazioni di NT-proBNP. Attraverso questi dati, la rete neurale ha imparato a riconoscere caratteristiche del tracciato associate all’aumento del biomarcatore nel sangue.
La successiva validazione esterna ha coinvolto 679 pazienti, nei centri di Cosenza e Trieste. L’algoritmo ha raggiunto valori di AUROC compresi tra 0,866 e 0,885: un indicatore della capacità di distinguere i pazienti con livelli elevati del biomarcatore dagli altri. È questo il risultato sintetizzato nella comunicazione come una prestazione vicina al 90%: non significa che l’IA diagnostichi correttamente nove casi di scompenso su dieci.
Un aiuto per orientare gli approfondimenti
Stanchezza, affanno e gonfiore alle gambe possono essere i primi segnali che portano il medico a sospettare uno scompenso cardiaco. Il percorso diagnostico richiede una valutazione clinica e accertamenti, tra cui il dosaggio dell’NT-proBNP e l’ecocardiogramma.
L’ECG è un esame rapido, non invasivo e ampiamente disponibile. Secondo Gianfranco Sinagra, presidente della SIC e coautore dello studio, l’intelligenza artificiale potrebbe trasformarlo in un “filtro digitale”, capace di segnalare quando approfondire il sospetto con esami di laboratorio e valutazioni specialistiche.
L’algoritmo, quindi, non sostituisce il prelievo e non formula da solo la diagnosi. Il suo possibile contributo consiste nell’aiutare il medico a selezionare gli approfondimenti, soprattutto quando il test ematico non è immediatamente accessibile.
Una prospettiva per la medicina del territorio
Il beneficio potenziale riguarda anche gli studi dei medici di famiglia e le realtà in cui raggiungere un laboratorio o un servizio specialistico è più difficile.
Nella nota della SIC, Ciro Indolfi, primo autore dello studio e presidente della Fondazione Italiana Cuore e Circolazione, ricorda che lo scompenso cardiaco interessa oltre un milione di persone in Italia. La frequenza aumenta con l’età e la malattia ha conseguenze importanti sulla qualità della vita, sulle famiglie e sull’attività dei servizi sanitari.
Utilizzare meglio le informazioni contenute in un esame già diffuso potrebbe contribuire a una cardiologia più vicina ai cittadini, facilitando l’accesso agli accertamenti appropriati.
Prima dell’impiego su larga scala servono nuove conferme
I risultati aprono una possibilità concreta di ricerca, ma resta da dimostrare quanto questo approccio migliori l’assistenza nella pratica quotidiana.
Come sottolinea Sinagra, saranno necessari studi prospettici, che seguano i pazienti nel tempo, per verificare il beneficio nei percorsi di cura e sugli esiti clinici. Anche un eventuale utilizzo nello screening richiederà valutazioni dedicate.
La direzione è quella di affiancare alla competenza del medico uno strumento capace di valorizzare informazioni finora poco accessibili. Il giudizio clinico resta centrale per interpretare il segnale dell’algoritmo e decidere come procedere.
