Un team di scienziati finlandesi ha messo a punto un algoritmo in grado di individuare le persone con maggiori probabilità di morire per Morte Cardiaca Improvvisa (MCI)
L’Intelligenza Artificiale potrebbe essere cruciale anche per la diagnosi della morte cardiaca improvvisa (MCI). Lo evidenzia uno studio dell’Università di Tampere, coordinato dal cardiologo Jussi Hernesniemi e pubblicato su JACC: Clinical Electrophysiology. I ricercatori finlandesi hanno sviluppato un algoritmo capace di identificare le persone a maggior rischio di MCI. Il metodo utilizza un parametro statistico chiamato analisi di fluttuazione detrended (DFA2 α1). Lo strumento è in grado di rilevare le variazioni nella frequenza cardiaca associate al rischio di morte cardiaca improvvisa.
Tradizionalmente, il rischio di morte cardiovascolare viene valutato con parametri ottenuti durante test di fitness cardiorespiratorio e altri esami con il cuore sotto sforzo. Il nuovo metodo, invece, valuta la variabilità della frequenza cardiaca a riposo, a intervalli di 1 minuto. Sono stati analizzati i dati relativi a circa 4.000 pazienti coinvolti nello studio prospettico FINCAVAS, le cui variazioni di frequenza cardiaca sono state raccolte a riposo e sotto sforzo.
Nel corso del follow up sono state registrate 83 morti cardiache improvvise. Dall’incrocio dei dati è emerso che il metodo maggiormente associato alla condizione fatale era la misurazione della frequenza cardiaca a riposo, attraverso elettrocardiogrammi di 1 minuto e sfruttando l’analisi della fluttuazione detrended (DFA). “Un metodo che fornisce una stima significativamente migliore del rischio di morte improvvisa a lungo termine” – come spiegato dagli autori dello studio.
I pazienti con anomalie nella frequenza cardiaca rilevate con questo metodo mostravano maggiori probabilità di MCI rispetto ai pazienti con frequenza cardiaca tipica. “È possibile che in molti individui precedentemente asintomatici, che hanno subito una morte cardiaca improvvisa o che sono stati rianimati dopo un arresto cardiaco improvviso, l’evento sarebbe stato prevedibile e prevenibile se l’emergere di fattori di rischio fosse stato rilevato in tempo” – ha dichiarato il professor Hernesniemi.
Differenze emerse durante le misurazioni a riposo
“La scoperta più interessante dello studio è l’identificazione delle differenze emerse durante le misurazioni a riposo. Le caratteristiche degli intervalli di frequenza cardiaca dei pazienti ad alto rischio a riposo assomigliano a quelle di un cuore sano durante lo sforzo fisico. Questo aspetto è molto rilevante” – ha affermato il coautore dello studio, Teemu Pukkila.
Un altro aspetto interessante dello studio è che queste anomalie possono essere rilevate indossando uno smartwatch o uno smart ring. Inoltre, uno studio dell’Università Massey e dell’Università della Tecnologia di Auckland ha dimostrato che la defibrillazione nota come “doppia defibrillazione esterna sequenziale” (DSED) può salvare pazienti in arresto cardiaco non responsivi ai trattamenti standard. In futuro, si potrebbe combinare entrambi i metodi per ridurre i casi di morte cardiaca improvvisa.
Clicca qui per leggere l’estratto originale dello studio dell’Università di Tampere.
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