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AI e ECG: una nuova frontiera per il rischio di scompenso cardiaco
Un innovativo studio pubblicato sull’European Heart Journal ha dimostrato l’efficacia di un modello basato sull’intelligenza artificiale (AI) applicato a immagini di elettrocardiogrammi (ECG) per prevedere il rischio di scompenso cardiaco (HF). Questo approccio offre un’alternativa alle attuali strategie di stratificazione del rischio, che richiedono valutazioni cliniche complesse.
La ricerca ha coinvolto tre coorti multinazionali: il Yale New Haven Health System (YNHHS), la UK Biobank (UKB) e lo studio brasiliano ELSA-Brasil. I partecipanti, inizialmente senza HF, sono stati seguiti per valutare il primo ricovero per scompenso cardiaco. L’AI-ECG model ha analizzato immagini di ECG a 12 derivazioni per identificare disfunzioni sistoliche del ventricolo sinistro e il loro legame con l’incidenza di HF.
In totale, lo studio ha incluso 231.285 pazienti nel YNHHS (4.472 ricoveri primari per HF in 4,5 anni di follow-up), 42.141 individui nel UKB (46 casi di HF in 3,1 anni) e 13.454 partecipanti nell’ELSA-Brasil (31 casi in 4,2 anni). Un risultato positivo all’AI-ECG è stato associato a un rischio di HF da 4 a 24 volte superiore rispetto ai negativi, con hazard ratio aggiustati per età e sesso di 3,88 (YNHHS), 12,85 (UKB) e 23,50 (ELSA-Brasil). Tali associazioni sono rimaste significative anche considerando comorbilità e rischio competitivo di morte.
L’AI-ECG ha mostrato buone capacità di discriminazione del rischio, con un C-statistic di 0,718 (YNHHS), 0,769 (UKB) e 0,810 (ELSA-Brasil). Inoltre, nei dati YNHHS ed ELSA-Brasil, l’integrazione del modello AI-ECG con le equazioni di prevenzione PCP-HF ha migliorato significativamente l’accuratezza predittiva rispetto a PCP-HF da solo.
Questi risultati evidenziano il potenziale dell’AI applicata all’ECG come biomarcatore digitale per la stratificazione precoce del rischio di scompenso cardiaco, rappresentando un passo avanti nella medicina personalizzata e predittiva.
Fonte: European Heart Journal
