Prevedere un arresto cardiaco prima che accada non è più solo una possibilità teorica, infatti negli ultimi anni, una serie di studi internazionali ha mostrato come l’intelligenza artificiale, i big data e i sensori indossabili possano diventare strumenti chiave nella prevenzione di uno degli eventi più improvvisi e letali della medicina moderna.
Oggi, grazie a reti neurali addestrate su milioni di tracciati elettrocardiografici e dati clinici, il rischio di arresto cardiaco può essere stimato con ore o giorni di anticipo, aprendo prospettive inedite per la medicina personalizzata.
La ricerca si muove su due fronti paralleli: da un lato gli algoritmi di analisi predittiva sviluppati nei grandi centri internazionali; dall’altro, progetti nazionali che mirano a integrare tecnologie di monitoraggio continuo e dati clinici per una prevenzione su larga scala.
Algoritmi che imparano a leggere il cuore
Uno degli studi più citati in ambito internazionale, pubblicato su Nature Medicine, ha dimostrato che un sistema di deep learning è in grado di riconoscere nei tracciati ECG i segnali nascosti di un possibile arresto cardiaco con una precisione superiore al 90%.
L’algoritmo, addestrato su centinaia di migliaia di elettrocardiogrammi provenienti da più ospedali, riesce a segnalare l’evento fino a 24 ore prima della crisi.
Parallelamente, una revisione pubblicata su JMIR Medical Informatics ha analizzato decine di studi che sperimentano modelli di IA nella predizione di eventi cardiaci acuti.
Le evidenze più promettenti emergono quando l’intelligenza artificiale viene applicata a dati in tempo reale, combinando parametri vitali, storia clinica e variazioni fisiologiche misurate da sensori indossabili.
Un settore in rapida crescita riguarda i dispositivi wearable e l’Internet of Things (IoT). Sensori cardiaci intelligenti, in grado di trasmettere dati in tempo reale a piattaforme cloud, vengono testati come strumenti per una sorveglianza personalizzata e continua del paziente.
L’Italia accelera sulla prevenzione
Anche in Italia la ricerca avanza: tra i progetti più importanti spicca CVRISK-IT, promosso da 17 IRCCS e dedicato alla prevenzione cardiovascolare su 30.000 volontari.
L’obiettivo è creare una banca dati nazionale per identificare precocemente i fattori di rischio e sviluppare modelli predittivi basati su big data.
All’Università Politecnica delle Marche è in fase di avvio lo studio Canfib, che utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per individuare i segnali precoci di fibrillazione atriale nelle donne, una delle aritmie più diffuse e potenzialmente legate anche ad eventi cardiaci maggiori.
Al Policlinico Gemelli di Roma, una revisione scientifica ha esaminato come l’IA possa trasformare la rianimazione cardiopolmonare, migliorando l’identificazione dei ritmi da defibrillare e la predizione degli esiti neurologici post-arresto.
Infine, un gruppo di ricerca italiano ha recentemente pubblicato su La Repubblica – Sportello Cuore i risultati di un modello di intelligenza artificiale capace di analizzare le “cicatrici” nel tessuto cardiaco tramite risonanza magnetica, per identificare i pazienti con cardiomiopatia ipertrofica più esposti al rischio di aritmie ventricolari e arresto cardiaco improvviso.
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Opportunità e sfide
L’applicazione clinica di queste tecnologie rimane complessa, gli esperti sottolineano che i modelli di intelligenza artificiale devono essere validati su popolazioni diverse, per evitare errori di generalizzazione. Anche la qualità dei dati raccolti da sensori o dispositivi domestici rappresenta una criticità, così come la gestione della privacy e della sicurezza informatica.
Tuttavia, la direzione è chiara: integrare intelligenza artificiale e big data nei percorsi di prevenzione potrebbe ridurre in modo significativo la mortalità cardiaca improvvisa, che in Europa colpisce oltre 400.000 persone ogni anno.
Il monitoraggio predittivo continuo, in cui un algoritmo segnala in anticipo situazioni a rischio, rappresenta una trasformazione significativa nel modo di intendere la medicina cardiovascolare, aprendo la strada a strategie più tempestive e personalizzate.
Fonti:
- PubMed - Sudden cardiac arrest prediction via deep learning electrocardiogram analysis
- JMIR Medical Informatics - Artificial Intelligence in Predicting Cardiac Arrest: Scoping Review
- CVRISK-IT – Progetto dedicato alla prevenzione cardiovascolare
- Policlinico Gemelli di Roma - IA per la rianimazione cardiopolmonare: studio apre la strada alle prossime linee guida europee sull’arresto cardiaco
