Intelligenza artificiale: un’analisi dell’ECG che fornisce informazioni sulla salute generale del paziente

Nel prossimo futuro, i medici potrebbero essere in grado di applicare l’intelligenza artificiale ai dati dell’elettrocardiogramma per ottenere informazioni sullo stato di salute generale. Sono questi i promettenti risultati di una ricerca, pubblicata nei giorni scorsi sulla rivista Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology.

Le molte informazioni ottenibili da un elettrocardiogramma

L’elettrocardiogramma misura l’attività elettrica del cuore. Molte sono le variabili che possono influenzare il risultato dell’esame, come il sesso, l’età e la massa corporea. I ricercatori di questo nuovo studio hanno ipotizzato che l’intelligenza artificiale potesse determinare il sesso di un paziente e stimare la sua “età fisiologica” – una misura della funzione corporea generale e dello stato di salute distinto dall’età cronologica.

L’elettrocardiogramma analizzato dall’intelligenza artificiale

Usando i dati ECG di quasi 500.000 pazienti, un tipo di intelligenza artificiale nota come rete neurale convoluzionale è stata addestrata per trovare somiglianze tra i dati di input e output. Una volta completata la fase di apprendimento, la rete neurale è stata testata per l’accuratezza dei dati in ulteriori 275.000 pazienti, prevedendo l’output quando venivano forniti solo dati di input.

La rete neurale ha stimato l’età cronologica di un paziente come più anziana quando aveva sofferto di malattie quali infarto, bassa frazione di eiezione e malattia coronarica. Al contrario, l’età stimata era minore se aveva avuto pochi o nessun evento clinicamente rilevante.

Età anagrafica e età apparente

“I medici considerano già se un paziente “ha un aspetto che coincide con la sua età anagrafica come parte dell’esame obiettivo di base, la capacità di valutare ciò in modo più obiettivo e coerente può avere un impatto sull’assistenza sanitaria su più livelli”, ha affermato l’autore dello studio Suraj Kapa, ​​assistente professore di medicina e direttore di Augmented and Virtual Reality Innovation presso la Mayo Clinic di Rochester, in Minnesota.

“Essere in grado di valutare in modo più accurato lo stato di salute generale può aiutare i medici a determinare quali pazienti dovrebbero essere indagati più a fondo per determinare se ci sono malattie asintomatiche o attualmente silenziose che potrebbero beneficiare di diagnosi e interventi precoci. Per le persone in generale, un elettrocardiogramma potenziato dall’intelligenza artificiale potrebbe mostrare che qualcosa è in corso, come un nuovo problema di salute o una condizione di comorbidità di cui altrimenti non erano a conoscenza”, ha continuato Kapa.

Determinare il genere dei pazienti dall’ECG

I ricercatori hanno scoperto che l’intelligenza artificiale è stata in grado di determinare accuratamente il genere di un paziente il 90% delle volte e di determinare la fascia di età cronologica di un paziente con una precisione del 72%.

Mentre lo studio è stato in grado di analizzare dati da un campione di grandi dimensioni, ma tutti gli individui nello studio erano pazienti e gli ECG sono stati somministrati per un’altra indicazione clinica. Gli autori indicano che saranno necessari ulteriori studi, con una popolazione apertamente sana, per riaffermare le capacità della rete neurale.

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale per ottenere dall’ECG informazioni “extracardiache” è molto interessante e in futuro porterà certamente a risultati utili per il clinico. Sembra però strano che questo sofisticato strumento tecnologico venga utilizzato per dedurre informazioni cliniche non correlate alla salute del cuore, mentre sono ancora molto poco affidabili le applicazioni commerciali per l’interpretazione automatica dell’elettrocardiogramma.

Va inoltre osservato che già qualche decennio fa, i maestri dell’elettrocardiografia nell’interpretare l’esame sapevano scorgere nel tracciato segni che potevano fornire molte informazioni cliniche sul paziente. A distanza di molto tempo, l’intelligenza artificiale e le complesse reti neurali sembrano oggi in grado di dedurre dal tracciato il genere e l’età fisiologia del soggetto. Per il momento, dobbiamo accontentarci.

 

 

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