L'intelligenza artificiale rivoluziona la diagnosi cardiaca con l'elettrocardiogramma

Un normale elettrocardiogramma (ECG), un esame rapido e a basso costo, sta diventando una porta d'accesso avanzata per la diagnosi precoce di cardiopatie strutturali grazie all'impiego dell'intelligenza artificiale (IA). Uno strumento chiamato EchoNext, sviluppato dai ricercatori della Columbia University e del NewYork-Presbyterian, è in grado di rilevare patologie complesse come valvulopatie, cardiopatie congenite o ispessimenti cardiaci, che fino ad oggi richiedevano esami più sofisticati come l'ecocardiogramma.

EchoNext analizza i tracciati ECG per identificare i pazienti a rischio e indirizzarli verso ulteriori accertamenti mirati. Nelle fasi di test, ha superato in accuratezza diagnostica sia i cardiologi tradizionali sia quelli supportati da IA. Su 3.200 ECG confrontati con 113 cardiologi, EchoNext ha individuato correttamente il 77% dei casi patologici, contro il 64% dei medici, migliorando così lo screening e la prevenzione precoce.

L'autore principale dello studio Pierre Elias ha sottolineato come "l’ECG potenziato dall’IA possa aprire un nuovo paradigma nello screening cardiologico" trasformando così un esame storico in uno strumento moderno e altamente efficace.

Oltre a EchoNext, studi simili mostrano come l'IA possa non solo diagnosticare malattie visibili all'ECG, ma anche predire infarti miocardici gravi (infarto STEMI) con un'accuratezza superiore a quella dei cardiologi, permettendo diagnosi più tempestive e cure rapide che possono salvare vite. L'algoritmo sviluppato dall'Università di Seul ad esempio, ha raggiunto una precisione del 98,7% nella diagnosi dell'infarto miocardico acuto STEMI, svelando anche false diagnosi e fornendo informazioni aggiuntive sulla la funzione ventricolare sinistra, il ritmo cardiaco e la presenza di versamento pericardico, dati che un normale ECG non può evidenziare.

Già nel 2023, il dottor Ciro Indolfi, past-president della Società Italiana di Cardiologia, professore ordinario di cardiologia e leader italiano dello studio sull’intelligenza artificiale nei pazienti con sindromi coronarica acuta, affermava che: "nei pazienti con infarto miocardico STEMI, il tempo è muscolo: la possibilità di velocizzare l’accesso nel laboratorio di emodinamica, grazie al ricorso all’intelligenza artificiale, significa salvare vite umane e prevenire complicanze gravi".

Il dottor Rocco Montone, cardiologo al Policlinico Gemelli di Roma, ha osservato che "l’ECG, che ha 122 anni di storia, diventa un supporto aggiornato grazie all’IA molto efficace per identificare piccole alterazioni indicative di malformazioni nascoste. Questo permette di indirizzare meglio i pazienti verso accertamenti più specifici, evitando esami inutili".

In contesti con risorse limitate, l'IA applicata all'ECG rappresenta uno strumento scalabile e a basso costo per la diagnosi precoce dell'insufficienza cardiaca, come evidenziato dal Dr. Bernard Samia, presidente della Kenya Cardiac Society, sottolineando il potenziale impatto sulle popolazioni vulnerabili e sulla riduzione della mortalità.

Gli algoritmi di IA, basati su reti neurali e modelli di deep learning, apprendono da milioni di tracciati ECG, scoprendo pattern invisibili all'occhio umano e anche ai cardiologi esperti. Tale tecnologia consente di prevedere non solo malattie attuali ma anche il rischio futuro, come quello di fibrillazione atriale, insufficienza cardiaca silente e rischio di mortalità a dieci anni.

Un aspetto cruciale è la capacità della IA di fornire output probabilistici, ad esempio indicando "probabilità 87% di fibrillazione atriale", aiutando così nella stratificazione del rischio e nei percorsi clinici personalizzati ha spiegato in occasione del 56 congresso ANMCO del maggio scorso, Ciro Indolfi Professore Ordinario di Cardiologia, dell’Università Magna Graecia di Catanzaro, Direttore dell’Unità Operativa complessa di Cardiologia – Emodinamica – UTIC, Direttore del Centro di Ricerche delle Malattie Cardiovascolari dell’Università Magna Graecia.

L’impiego dell'intelligenza artificiale nell'analisi dell'elettrocardiogramma sta trasformando questo esame tradizionale in uno strumento diagnostico avanzato, capace di individuare malattie cardiovascolari invisibili e di migliorare sensibilmente la prevenzione precoce, la diagnosi tempestiva e i percorsi terapeutici, offrendo un contributo fondamentale per cardiologi e sistemi sanitari nel mondo e si imporrà presto in tutte le branche e per tutti gli esami strumentali.

Andrea Tirotto

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