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Salute, l'intelligenza artificiale rileva disturbi cardiaci da un singolo battito

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Salute, l'intelligenza artificiale rileva disturbi cardiaci da un singolo battito FASTWEB S.p.A.
Intelligenza artificiale e salute
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I ricercatori immaginano un futuro in cui i dispositivi indossabili di localizzazione sanitaria potranno aiutare i medici a identificare i pazienti pi¨ a rischio di insufficienza cardiaca

Quasi il 10 percento degli adulti di età superiore ai 65 anni soffre di qualche tipo di scompenso cardiaco (CHF CONGESTIVE HEART FAILURE). Esistono varie cause diverse di CHF ma la condizione cronica fondamentale risulta generalmente dal fatto che il cuore non è in grado di pompare il sangue in modo efficace attraverso il corpo.

I raggi X, gli esami del sangue e gli ultrasuoni offrono ai medici metodi utili per diagnosticare la CHF, ma uno dei metodi più comuni prevede l'uso di segnali elettrocardiografici (ECG) per determinare la variabilità della frequenza cardiaca per un numero di minuti o persino misurazioni multiple nel corso di giorni. È stato ora dimostrato un nuovo approccio impressionante, che utilizza una rete neurale convoluzionale (CNN) in grado di identificare il CHF quasi istantaneamente controllando i dati ECG da un solo battito cardiaco.

"Abbiamo addestrato e testato il modello CNN su grandi set di dati ECG disponibili al pubblico con soggetti con CHF e cuori sani e non aritmici", afferma Sebastian Massaro, dell'Università del Surrey. "Il nostro modello ha fornito un'accuratezza del 100 percento: controllando un solo battito cardiaco siamo in grado di rilevare se una persona ha o meno un'insufficienza cardiaca. Il nostro modello è anche uno dei primi noti per essere in grado di identificare le caratteristiche morfologiche dell'ECG specificamente associate alla gravità della condizione."

Come suggerisce Massaro, il sistema del team sta attualmente registrando un incredibile tasso di accuratezza del 100 percento, ma la ricerca non è senza limitazioni. Ancora più importante, i dati utilizzati nel presente studio consistevano solo in letture ECG da pazienti con CHF grave o soggetti sani. I ricercatori notano che i risultati potrebbero non essere accurati per i pazienti con CHF più lieve, quindi è sicuramente necessario un maggiore lavoro per verificare uno spettro più ampio di diagnosi di CHF prima che la tecnologia venga implementata nella pratica clinica.

Tuttavia, la nuova tecnica si aggiunge a una serie di interessanti strumenti diagnostici basati sull'intelligenza artificiale attualmente in fase di sviluppo, che promettono una rivoluzione negli approcci clinici alla valutazione dei dati medici. Più recentemente un team della Mayo Clinic ha addestrato una rete neurale per identificare i pazienti che soffrono di disfunzione ventricolare sinistra asintomatica, un precursore dell'insufficienza cardiaca che è notoriamente difficile da rilevare per i medici, utilizzando solo 10 secondi di dati ECG.

Ancora più interessante è la possibilità che i dispositivi indossabili di monitoraggio della salute siano in grado di aiutare i medici a identificare i pazienti a rischio, senza doverli esaminare in contesti clinici. Massaro e il suo team suggeriscono che il loro lavoro, utilizzando brevi registrazioni ECG per rilevare CHF, potrebbe aprire la strada a dispositivi indossabili per la salute che monitorano costantemente i pazienti in condizioni reali.

"Questo è un risultato importante perché, con la crescente disponibilità di dispositivi indossabili che acquisiscono registrazioni ECG intermedie (ad es. Smartwatch), la rilevazione e la previsione accurate del CHF potrebbero presto essere eseguite attraverso dispositivi che le persone portano in situazioni quotidiane", concludono i ricercatori in un articolo appena pubblicato.

La nuova ricerca è stata pubblicata sulla rivista Biomedical Signal Processing and Control.

13 settembre 2019

Fonte: newatlas.com

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