Mancanza di respiro, stanchezza, vertigini, palpitazioni. Non è certo facile pensare subito sulla scorta di questi segni e sintomi ad una stenosi della valvola aortica (che non consente il normale passaggio del sangue alla grande arteria da cui si dipartono i rami per tutto l’organismo) o magari a patologie della valvola mitralica o della tricuspide. Purtroppo, solo esami specifici possono confermare il quadro e così magari capita di riconoscere questi ed altri difetti valvolari solo quanto hanno già creato problemi particolarmente seri per il cuore. ora però l’Intelligenza artificiale potrebbe sparigliare i giochi. E consentire non solo una diagnosi precoce, ma anche di definire chi negli anni a venire sarà più esposto a problemi delle valvole cardiache, senza nemmeno ricorrere all’ecocardiografia. Come? Semplicemente considerando l’elettrocardiogramma, ovvero un esame a basso costo e per nulla invasivo.

La rivoluzione, che potrebbe consentire di giocare d’anticipo su condizioni come lo scompenso cardiaco di origine valvolare, viene prospettata da una ricerca presentata sull’European Heart Journal (primo nome Yixiu Liang) da un team di studiosi dell’Imperial College di Londra e dell’Imperial College Healthcare NHS Trust. E si basa sull’Intelligenza artificiale, grazie ad un algoritmo su misura.

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L’AI per una prevenzione su misura

Lo studio mostra che questo algoritmo di AI riesce ad individuare cambiamenti molto precoci nella struttura del cuore tramite l’ECG, ovvero l’elettrocardiogramma, ancor prima della comparsa di sintomi o cambiamenti fisici rilevabili tramite ecocardiografia. Il sistema è stato in grado di identificare correttamente il rischio di una valvola cardiaca dopo ECG (definendolo da alto a basso) in circa il 69-79% dei casi. In particolare, le persone identificate come “ad alto rischio” dall’algoritmo avevano una probabilità fino a dieci volte maggiore di sviluppare queste malattie rispetto a quelle classificate a basso rischio. Lo studio è nato grazie a una collaborazione internazionale guidata dai ricercatori Arunashis Sau e Fu Siong Ng, ed ha coinvolto anche coinvolto ricercatori dell’Ospedale Zhongshan di Shanghai. I modelli di intelligenza artificiale sono stati addestrati utilizzando quasi un milione di registrazioni ECG ed ecocardiografiche cardiache di oltre 400.000 pazienti in Cina. La tecnologia è stata poi testata su un gruppo separato di oltre 34.000 pazienti negli USA.

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Trattamenti precoci

I problemi alle valvole cardiache, sul fronte elettrico, possono inizialmente lasciare tracce davvero minime all’elettrocardiogramma e quindi non essere identificati. Quando queste alterazioni si espandono, spesso sono già presenti sintomi e la situazione emodinamica cardiaca è già compromessa. Questo sistema di AI consente appunto di rilevare le “vie” elettriche minimamente alterate molto prima, (si spera) prima che si manifestino i sintomi. Con vantaggi davvero importanti. “Un’eventuale diagnosi precoce può sicuramente migliorare il destino clinico paziente permettendo di individuare precocemente il vizio valvolare iniziando prima la terapia medica e programmando precocemente il trattamento interventistico o chirurgico della valvulopatia – commenta Giuseppe Musumeci, Direttore della Cardiologia dell’Ospedale Mauriziano di Torino”.

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Applicazioni prossime

La diagnosi precoce della valvulopatie, insomma, è dietro l’angolo. Nel frattempo, Arunashis Sau, uno dei responsabili dello studio, ricorda come non si debbano sottovalutare i primi segni che possono riferirsi a un’alterazione cardiaca e puntualizza il ruolo fondamentale di concentrare l’attenzione su chi è a rischio. “Invece di attendere la comparsa dei sintomi o affidarci solo a costosi e lunghi esami di diagnostica per immagini, potremmo utilizzare ECG potenziati dall’intelligenza artificiale per individuare i soggetti più a rischio prima che mai – ricorda l’esperto in una nota per la stampa. Ciò significa che molte più persone potrebbero ricevere le cure di cui hanno bisogno prima che la loro condizione nascosta influisca sulla loro qualità di vita o diventi pericolosa per la vita”.

La ricerca fa seguito allo sviluppo, da parte del team, del modello di stima del rischio AIRE, basato proprio su AI ed ECG. Altri modelli di intelligenza artificiale di questo progetto sono stati addestrati per analizzare gli ECG e prevedere problemi come il rischio di cardiopatie di genere, ipertensione e diabete di tipo 2. Le prime sperimentazioni nel Servizio Sanitario Nazionale (NHS) sono previste per la fine del 2025.

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