Salute e Dintorni

[Nuova Ricerca] L’IA potenzierà gli ECG che valuteranno lo stato generale di salute

L’importanza dell’ECG

Con la sigla ECG indichiamo l’elettrocardiogramma: test semplice ed indolore che registra l’attività elettrica del cuore.

L’Apple Watch Serie 4 è il primo Watch di casa Apple che, in virtù di un nuovo sensore per il rilevamento del battito e ad un elettrodo di titanio, può registrare un vero tracciato elettrocardiografico.

Questa funzione ECG, accompagnata dalla funzione di rilevamento del battito non regolare, è arrivata in Italia grazie all’approvazione CE.

Il 20 gennaio 2019 Vincenzo Bottiglieri, pensionato di 65 anni, ex maestro di sci, stava potando gli alberi in giardino quando il suo Apple Watch ha iniziato a segnalare un problema al battito.
Il dispositivo ha nuovamente avvertito un’anomalia in serata e Bottiglieri si è recato al pronto soccorso dell’ospedale San Camillo, dove gli hanno diagnosticato un infarto in atto.

I dati dell’ECG letti da uno nuovo strumento di intelligenza artificiale

Il 27 Agosto 2019 un team di ricercatori ha pubblicato sul Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology la ricerca: “Age and Sex Estimation Using Artificial Intelligence From Standard 12-Lead ECGs”.

È già noto come diverse variabili biologiche e fattori anatomici influenzino i dati relativi al sesso e all’età riportati dall’ECG.
I ricercatori hanno ipotizzato di poter insegnare ad una rete neuronale convoluzionale (CNN), attraverso un processo di deep learning, come prevedere età e sesso di una persona (auto-riferiti) utilizzando solo segnali ECG.

Hanno anche ipotizzato che eventuali differenze tra l’età prevista dalla CNN e l’età cronologica dell’individuo possano diventare segnali della misura fisiologica della salute.

La CNN è stata addestrata a prevedere sesso ed età impiegando campioni da 10 secondi di ECG a 12 derivazioni di 499.727 pazienti.
Le reti sono state testate anche su una rete differente di 275.056 pazienti:

  • il 52% di sesso maschile
  • l’età media era di 58,6 con una distribuzione di 16,2 anni (in più o in meno).

Per verificare l’accuratezza della stima dell’età data dalla CNN, sono stati in seguito selezionati casualmente 100 pazienti con ECG multipli nel corso almeno di 2 decenni:

  • il 51% ha avuto un errore medio tra l’età reale e l’età prevista dalla CNN <7 anni.
  • il gruppo con discrepanza di età di >7 anni secondo la CNN includeva:
    – bassa frazione di eiezione (con cui si intende quanto il cuore sta pompando),
    – ipertensione
    – malattia coronarica.

Tra i soggetti in cui la correlazione tra CNN-predetto ed età cronologica era statisticamente significativa, il 27% non ha avuto eventi cardiovascolari nel follow-up (33 ± 12 anni).

L’esperimento ha messo in luce come la CNN abbia potuto misurare i processi precoci di invecchiamento biologico rispetto all’età cronologica.

Il team di ricercatori suggerisce che la capacità di rilevare una discrepanza tra l’età cronologica e l’età fisiologica potrebbe servire da utile biomarcatore per le malattie cardiache non ancora diagnosticate e altre patologie.

Il ruolo della scoperta nella stima dello stato generale di salute

I ricercatori hanno concluso che questi risultati indicano che l’ECG, grazie ad un algoritmo di intelligenza artificiale, può stimare l’età biologica di un individuo.
Chiamata anche età fisiologica, a differenza dell’età cronologica, essa ci permette di conoscere lo stato di salute generale di una persona e le sue funzioni corporee.

Graphical Abstract dell’articolo di Attia e colleghi

Il Dott. Suraj Kapa della Mayo Clinic College of Medicine di Rochester, l’autore della ricerca, ha commentato i risultati ottenuti:

Sapere che potremo avere una sorta di “età fisiologica” è stato certamente sorprendente per il suo potenziale ruolo.
In futuro approfondire questa ricerca potrà promuovere una nuova branca della scienza in cui cercheremo di comprendere meglio le basi biologiche di tale scoperta […].

Essere in grado di valutare in modo più accurato lo stato generale di salute può aiutare i medici a determinare quali pazienti dovrebbero effettuare accertamenti ulteriori per determinare se ci sono malattie asintomatiche o attualmente silenti che potrebbero beneficiare di diagnosi e interventi precoci.

Lucia Fava
Lucia Fava
Copywriter ed esperta di social media marketing, è la responsabile del coordinamento con i revisori scientifici. Si occupa di ricerca fonti e fact checking. ------ Note biografiche disponibili nella pagina Redazione | Tutti gli articoli, ove non espressamente specificato, sono sottoposti a Revisione Scientifica e Fact Checking.