Individuare il rischio di insufficienza cardiaca quando il paziente \u00e8 ancora apparentemente sano: \u00e8 quanto suggerisce un nuovo studio condotto in Israele, secondo cui un sistema di intelligenza artificiale \u00e8 in grado di prevedere lo sviluppo della malattia fino a cinque anni prima della comparsa dei sintomi, utilizzando un esame gi\u00e0 di uso comune: l’elettrocardiogramma Holter.<\/p>\n
Il modello, denominato DeepHHF, \u00e8 stato sviluppato da ricercatori del Technion \u2013 Israel Institute of Technology insieme a medici e scienziati di diversi ospedali e centri di ricerca israeliani. I risultati sono stati poi pubblicati sulla rivista scientifica npj Digital Medicine.<\/p>\n
L’algoritmo \u00e8 stato addestrato analizzando circa 70 mila registrazioni Holter di 24 ore. A differenza delle valutazioni tradizionali, il sistema esamina i dati grezzi dell’elettrocardiogramma e riesce a riconoscere alterazioni minime dell’attivit\u00e0 elettrica del cuore che non sono percepibili dall’occhio umano, ma che possono rappresentare un segnale precoce dell’insufficienza cardiaca.<\/p>\n
Si tratta di una patologia che interessa circa 64 milioni di persone nel mondo e che colpisce soprattutto la popolazione anziana. Nei Paesi sviluppati, riguarda circa una persona su otto tra gli over 65 ed \u00e8 una delle principali cause di ricovero.<\/p>\n
\u201cBasandosi su strumenti diagnostici standard \u2013 spiega Joachim Behar, autore senior dello studio \u2013 il nostro modello fornisce informazioni clinicamente preziose che consentono di identificare precocemente i pazienti ad alto rischio e di intervenire tempestivamente con misure preventive, con il potenziale di ridurre ricoveri ospedalieri, sofferenza e mortalit\u00e0\u201d.<\/p>\n
Secondo i ricercatori, uno dei punti di forza della nuova tecnologia \u00e8 proprio la possibilit\u00e0 di essere integrata rapidamente nella pratica clinica. Infatti, non richiede apparecchiature innovative n\u00e9 esami aggiuntivi: sfrutta un test non invasivo gi\u00e0 ampiamente utilizzato per il monitoraggio dei pazienti.<\/p>\n
Sebbene saranno necessari ulteriori studi per confermarne l’efficacia in contesti clinici diversi, la ricerca rappresenta un passo significativo verso una medicina sempre pi\u00f9 predittiva. Se validato su larga scala, DeepHHF potrebbe cos\u00ec cambiare il modo in cui si riconosce e previene l\u2019insufficienza cardiaca, spostando l\u2019attenzione dalla cura alla prevenzione.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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