Un elettrocardiogramma tradizionale racchiude una quantità di dati che l’occhio umano, per quanto esperto, non potrà mai cogliere. Da questa premessa muove la ricerca internazionale a guida italiana apparsa sulla rivista European Heart Journal – Quality of Care and Clinical Outcomes, destinata a ridefinire i tempi di risposta di fronte a una delle patologie cardiovascolari più insidiose. Grazie allo sviluppo di un modello di intelligenza artificiale, un semplice ECG è oggi in grado di rilevare micro-segnali elettrici impercettibili e segnalare con elevata precisione l’innalzamento nel sangue dell’NT-proBNP, il biomarcatore chiave per diagnosticare lo scompenso cardiaco.
La sperimentazione ha visto la convergenza di eccellenze accademiche come l’Università della Calabria, la Humanitas University, l’Università Federico II di Napoli, l’Università e l’Azienda sanitaria universitaria di Trieste, l’Università di Zurigo, l’Imperial College London, il King’s College London e la Seoul National University. I ricercatori hanno istruito una rete neurale profonda attraverso l’elaborazione di 84.895 elettrocardiogrammi messi a confronto con i rispettivi valori ematici. Sottoposta poi a una verifica sul campo presso le strutture ospedaliere di Cosenza e Trieste su un campione di 679 pazienti, la tecnologia ha raggiunto un’accuratezza vicina al 90% nell’individuare le situazioni a rischio.
L’emergenza sanitaria e il ruolo del filtro digitale
L’impatto potenziale sulla sanità pubblica è rilevante, considerando che la sindrome rappresenta una costante criticità per gli ospedali. Ciro Indolfi, primo autore dello studio e presidente della Fondazione Italiana Cuore e Circolazione della SIC, in merito ai dati epidemiologici nel nostro Paese e all’impatto clinico della patologia, ha dichiarato: “Lo scompenso cardiaco è una delle grandi emergenze sanitarie del nostro Paese. In Italia interessa oltre un milione di persone, con una prevalenza stimata dell’1-2% nella popolazione generale e circa 80.000 nuovi casi ogni anno. La frequenza cresce rapidamente con l’età e la malattia è tra le principali cause di ricovero negli anziani, con un impatto rilevante su mortalità, qualità della vita, famiglie e sostenibilità del Servizio sanitario nazionale.”
Il quadro diagnostico convenzionale costringe spesso i medici a muoversi tra sintomatologie sfuggenti come la stanchezza cronica, l’affanno o l’edema agli arti inferiori, il cui riscontro richiede conferme tramite ecocardiogramma e prelievo ematico. Gianfranco Sinagra, Presidente della Società Italiana di Cardiologia e coautore della ricerca, illustrando i limiti pratici degli iter attuali e la funzione innovativa dell’algoritmo, ha spiegato: “Per confermare il sospetto servono un prelievo del sangue con analisi di laboratorio (il dosaggio dell’NT-proBNP) e un’ecografia al cuore. Tuttavia, l’esame del sangue richiede tempi, costi e strutture adeguate, non sempre facilmente accessibili sul territorio o nei centri più piccoli. L’elettrocardiogramma, al contrario, è un esame economico, non invasivo, immediato e disponibile ovunque: dagli studi dei medici di famiglia alle farmacie, fino alle ambulanze. Applicare l’IA all’ECG permette di trasformarlo in un vero e proprio ‘filtro digitale’: uno strumento in grado di avvisare subito il medico quando è davvero necessario richiedere gli approfondimenti di laboratorio e specialistici.”
Prospettive cliniche e l’esigenza di un piano nazionale
Il sistema tecnologico non è stato progettato per rimpiazzare l’analisi del sangue né per formulare in autonomia una diagnosi finale. La sua funzione principale risiede nella capacità di accelerare l’identificazione dei soggetti a rischio, ottimizzando la prescrizione degli accertamenti nei contesti in cui l’accesso ai laboratori risulta complesso o differito. Prima di un eventuale impiego diffuso nei programmi di screening o nelle indagini di popolazione, saranno comunque necessari specifici studi prospettici.
Valutando la portata clinica delle informazioni estratte dal tracciato e la loro rilevanza per la medicina d’urgenza e di territorio, Ciro Indolfi ha aggiunto: “Questi risultati dimostrano che l’ECG contiene molte più informazioni di quelle visibili all’occhio umano. Con l’intelligenza artificiale possiamo ricavare per la prima volta da un esame semplice e universale un segnale di allerta sul possibile aumento dell’NT-proBNP e indirizzare il paziente verso gli accertamenti appropriati.”
Sulle ricadute operative nelle aree geograficamente svantaggiate e sulla necessità di un coordinamento medico rigoroso, Gianfranco Sinagra ha poi precisato: “È un approccio che potrà essere particolarmente utile per la diagnosi e il trattamento dello scompenso cardiaco soprattutto nelle aree dove l’accesso al laboratorio e alla diagnostica specialistica è più difficile, contribuendo a ridurre le disuguaglianze territoriali. Ora servono studi prospettici per dimostrare l’effettivo beneficio nei percorsi assistenziali e sugli esiti clinici.”
Il contesto sanitario nazionale vede le malattie cardiovascolari stabilmente al primo posto tra le cause di decesso, con una quota pari a circa il 30% dei decessi totali. A differenza del settore oncologico, l’Italia non dispone ancora di un quadro programmatico istituzionale per la prevenzione di queste patologie. In questa prospettiva, la Federazione Italiana di Cardiologia, sostenuta dalla Società Europea di Cardiologia, ha promosso la proposta di Piano Strategico Nazionale per la Salute Cardiovascolare 2024-2027, con l’obiettivo di garantire equità d’accesso alle cure. Ciro Indolfi ha ricordato come tale piano risponda all’esigenza di rendere omogenee la prevenzione e la diagnosi precoce sul territorio nazionale. Gianfranco Sinagra ha infine sottolineato che la prevenzione e il riconoscimento tempestivo dello scompenso costituiscono traguardi primari per ridurre mortalità e costi assistenziali, fermo restando che qualsiasi dato fornito dagli strumenti digitali dovrà essere integrato nella valutazione clinica complessiva sotto la diretta responsabilità e competenza del medico.
*Foto: ANSA
