Elettrocardiogramma basato sull'intelligenza artificiale: una svolta nella diagnosi delle malattie cardiache. / AI-Powered ECG: A Breakthrough in Heart Disease Diagnosis

Elettrocardiogramma basato sull'intelligenza artificiale: una svolta nella diagnosi delle malattie cardiache. / AI-Powered ECG: A Breakthrough in Heart Disease Diagnosis

Segnalato dal Dott. Giuseppe Cotellessa / Reported by Dr. Giuseppe Cotellessa

Un nuovo modello ECG basato sull'intelligenza artificiale è in grado di individuare le pazienti di sesso femminile a maggior rischio di malattie cardiache, in base all'elettrocardiogramma (ECG).

Secondo i ricercatori, l'algoritmo, progettato specificamente per le pazienti di sesso femminile, potrebbe consentire ai medici di identificare precocemente le donne ad alto rischio, permettendo così un trattamento ed un'assistenza migliori. I dettagli sono stati pubblicati oggi su Lancet Digital Health.

L'elettrocardiogramma (ECG) registra l'attività elettrica del cuore ed è uno degli esami medici più comuni al mondo. Nel loro studio, finanziato dalla British Heart Foundation, i ricercatori hanno utilizzato l'intelligenza artificiale per analizzare oltre un milione di ECG di 180.000 pazienti, di cui 98.000 donne.

Come funziona il modello ECG basato sull'intelligenza artificiale

Nell'ultimo studio, i ricercatori hanno sviluppato un punteggio che misura quanto l'ECG di un individuo corrisponda ai modelli ECG "tipici" di uomini e donne, e che ha mostrato una gamma di rischio per ciascun sesso. Le donne i cui ECG corrispondevano maggiormente al modello "maschile" tipico – ad esempio, con un'ampiezza maggiore del segnale elettrico – tendevano ad avere camere cardiache più grandi ed una maggiore massa muscolare.

In particolare, è emerso che queste donne presentavano un rischio significativamente più elevato di malattie cardiovascolari, insufficienza cardiaca futura ed infarti, rispetto alle donne con elettrocardiogrammi più simili all'ECG "tipico femminile".

Differenze di genere nel rischio di malattie cardiache 

Precedenti studi hanno dimostrato che gli uomini tendono ad avere un rischio maggiore di malattie cardiache – più correttamente definite malattie cardiovascolari – il che potrebbe essere dovuto a differenze nei profili ormonali ed a fattori legati allo stile di vita. Per questo motivo, gli operatori sanitari e l'opinione pubblica ritengono che il rischio di malattie cardiovascolari per le donne sia basso. Ciò nonostante, anche per le donne il rischio è elevato: nel Regno Unito, le donne hanno il doppio delle probabilità di morire per cardiopatia coronarica, la principale causa di infarto, rispetto al cancro al seno. Una recente dichiarazione congiunta ha definito le malattie cardiovascolari la "prima causa di morte" tra le donne. La dichiarazione ha auspicato una migliore diagnosi ed un trattamento più efficace per le donne, nonché una maggiore rappresentanza femminile negli studi clinici.

Il gruppo di ricerca ha sviluppato il modello ECG basato sull'intelligenza artificiale. 

Il dottor Arunashis Sau, docente clinico presso il National Heart and Lung Institute dell'Imperial College di Londra e specializzando in cardiologia presso l'Imperial College Healthcare NHS Trust, ha guidato la ricerca.

Ha affermato: "Il nostro lavoro ha evidenziato che le malattie cardiovascolari nelle donne sono molto più complesse di quanto si pensasse in precedenza. In ambito clinico utilizziamo esami come l'ECG per ottenere un'istantanea della situazione, ma questo può comportare la suddivisione dei pazienti in base al sesso senza tenere conto della loro fisiologia individuale. L'ECG basato sull'intelligenza artificiale ci fornisce una comprensione più approfondita della salute cardiaca femminile e crediamo che questo possa essere utilizzato per migliorare gli esiti per le donne a rischio di malattie cardiache."

Migliorare la diagnosi delle malattie cardiache nelle donne grazie all'intelligenza artificiale

Il dottor Fu Siong Ng, docente di elettrofisiologia cardiaca presso il National Heart & Lung Institute dell'Imperial College di Londra e cardiologo consulente presso l'Imperial College Healthcare NHS Trust e il Chelsea and Westminster Hospital NHS Foundation Trust, è stato l'autore senior dello studio. Ha affermato: "Molte delle donne identificate erano in realtà a rischio ancora più elevato rispetto all'uomo 'medio'. Se venisse ampiamente utilizzato, nel tempo il modello ECG basato sull'intelligenza artificiale potrebbe ridurre le disparità di genere nell'assistenza cardiaca e migliorare gli esiti per le donne a rischio di malattie cardiache".

Ulteriore sviluppo dell'ECG basato sull'intelligenza artificiale nelle sperimentazioni cliniche 

Il gruppo di ricerca ha recentemente pubblicato un altro articolo sul modello di stima del rischio AI-ECG, noto come AIRE, in grado di prevedere il rischio di sviluppare od aggravare una malattia a partire da un elettrocardiogramma. Sono già previste sperimentazioni di AIRE nel Servizio Sanitario Nazionale (NHS) per la fine del 2025. Queste sperimentazioni valuteranno i benefici dell'implementazione del modello su pazienti reali provenienti dagli ospedali dell'Imperial College Healthcare NHS Trust e del Chelsea and Westminster Hospital NHS Foundation Trust. Questo modello verrà sperimentato congiuntamente ad AIRE.

Affrontare le diagnosi errate nelle donne con malattie cardiache 

La dottoressa Sonya Babu-Narayan, direttrice clinica della British Heart Foundation, ha dichiarato: "Troppo spesso le donne ricevono diagnosi errate o vengono addirittura ignorate dagli operatori sanitari, a causa del mito secondo cui le malattie cardiache sono 'un problema esclusivamente maschile'. Anche quando ricevono la diagnosi corretta, i dati dimostrano che le donne hanno meno probabilità degli uomini di ricevere i trattamenti raccomandati".

“Questo studio ha applicato una potente tecnologia di intelligenza artificiale agli ECG, un esame cardiaco di routine, economico ed ampiamente disponibile. Sfruttare il potenziale di questo tipo di ricerca potrebbe aiutare ad identificare meglio i pazienti a più alto rischio di futuri problemi cardiaci ed a ridurre il divario di genere negli esiti delle cure cardiache. Tuttavia, un singolo test non basterà a garantire pari opportunità. Assicurare ad ogni persona l'assistenza cardiaca di cui ha bisogno, quando ne ha bisogno, richiederà un cambiamento in ogni ambito del nostro sistema sanitario.”

Conclusione: Il futuro dell'ECG basato sull'intelligenza artificiale nelle malattie cardiache 

La ricerca è stata finanziata dalla British Heart Foundation, tramite una borsa di studio per la formazione alla ricerca clinica (BHF Clinical Research Training Fellowship) assegnata al Dr. Sau, un finanziamento per programmi (BHF Programme Grant) al Dr. Fu Siong Ng e il BHF Centre of Research Excellence presso l'Imperial College. I ricercatori hanno inoltre ricevuto supporto dal NIHR Imperial Biomedical Research Centre, una partnership di ricerca traslazionale tra l'Imperial College Healthcare NHS Trust e l'Imperial College di Londra, a cui sono stati assegnati 95 milioni di sterline nel 2022 per continuare a sviluppare nuovi trattamenti sperimentali e strumenti diagnostici per i pazienti.

ENGLISH

A new AI powered ECG model can flag female patients who are at higher risk of heart disease based on an electrocardiogram (ECG).

The researchers say the algorithm, designed specifically for female patients, could enable doctors to identify high-risk women earlier, enabling better treatment and care. Details are published today in Lancet Digital Health.

An ECG records the electrical activity of the heart and is one of the most common medical tests in the world. In their study, funded by the British Heart Foundation, the researchers used artificial intelligence to analyse over one million ECGs from 180,000 patients, of whom 98,000 were female.

How the AI Powered ECG Model Works

In the latest study, the researchers developed a score that measures how closely an individual's ECG matches ‘typical’ patterns of ECGs for men and women, and which showed a range of risk for each sex. Women whose ECGs more closely matched the typical ‘male’ pattern – such as having an increased size of the electrical signal – tended to have larger heart chambers and more muscle mass.

Crucially, these women were also found to have a significantly higher risk of cardiovascular disease, future heart failure, and heart attacks, compared to women with ECGs more closely matching the ‘typical female’ ECG.

Gender Differences in Heart Disease Risk 

Previous evidence has shown that men tend to be at higher risk of heart disease - more accurately called cardiovascular disease - which may be due to differences in hormone profiles and lifestyle factors. Because of this, healthcare professionals and the public believe that women’s risk of cardiovascular disease is low. This is even though the risk for women is also high, with women twice as likely to die of coronary heart disease, the main cause of heart attack, than from breast cancer in the UK. A recent consensus statement called cardiovascular disease the “number one killer” of women. The statement called for better diagnosis and treatment for women, as well as better female representation in clinical trials.

The Research Team Behind the AI Powered ECG Model 

Dr Arunashis Sau, Academic Clinical Lecturer at Imperial College London’s National Heart and Lung Institute, and cardiology registrar at Imperial College Healthcare NHS Trust, led the research.

He said: "Our work has underlined that cardiovascular disease in females is far more complex than previously thought. In the clinic we use tests like ECGs to provide a snapshot of what’s going on but as a result this may involve grouping patients by sex in a way that doesn’t take into account their individual physiology. The AI powered ECG gives us a more nuanced understanding of female heart health – and we believe this could be used to improve outcomes for women at risk of heart disease.”

Improving Heart Disease Diagnosis for Women Using AI

Dr Fu Siong Ng, Reader in Cardiac Electrophysiology at the National Heart & Lung Institute at Imperial College London and a consultant cardiologist at Imperial College Healthcare NHS Trust and Chelsea and Westminster Hospital NHS Foundation Trust, was the senior author of the study. He said: “Many of the women identified were in fact at even higher risk than the ‘average’ man. If it becomes used widely, over time the AI powered ECG model may reduce gender differences in cardiac care, and improve outcomes for women at risk of heart disease.”

Further Development of AI Powered ECG in Clinical Trials 

The research group recently published another paper on the related AI-ECG risk estimation model, known as AIRE, which can predict patients’ risk of developing and worsening disease from an ECG. Trials of AIRE in the NHS are already planned for late 2025. These will evaluate the benefits of implementing the model with real patients from hospitals across Imperial College Healthcare NHS Trust and Chelsea and Westminster Hospital NHS Foundation Trust. This model will be trialled in conjunction with AIRE.

Addressing Misdiagnosis in Women with Heart Disease 

Dr Sonya Babu-Narayan, Clinical Director at the British Heart Foundation, said: “Far too often, women are misdiagnosed or even dismissed by healthcare professionals, thanks to the myth that heart disease is 'only a male’ issue. Even if they do receive the right diagnosis, evidence shows that women are less likely than men to receive recommended treatments.”

“This study has applied powerful AI technology to ECGs, a routine, cheap and widely available heart test. Harnessing the potential of this type of research could help better identify those patients at highest risk of future heart problems and reduce the gender gap in heart care outcomes. However, one test alone will not level the playing field. Ensuring every person gets the right heart care they need when they need it will require change in every part of our healthcare system.”

Conclusion: The Future of AI Powered ECG in Heart Disease 

The research was funded by the British Heart Foundation, via a BHF Clinical Research Training Fellowship to Dr Sau, a BHF Programme Grant to Dr Fu Siong Ng, and the BHF Centre of Research Excellence at Imperial. The researchers also received support from the NIHR Imperial Biomedical Research Centre, a translational research partnership between Imperial College Healthcare NHS Trust and Imperial College London, which was awarded £95m in 2022 to continue developing new experimental treatments and diagnostics for patients.

Da:

https://www.eurekamagazine.co.uk/content/news/ai-powered-ecg-a-breakthrough-in-heart-disease-diagnosis?utm_source=content_recommendation&utm_medium=blueconic