L'intelligenza artificiale ha identificato questi 5 tipi di insufficienza cardiaca in un nuovo studio: "Interessante differenziare"

Il dottor Craig Basman parla delle nuove tecnologie salvavita e delle variabili in grado di prevedere eventi cardiaci improvvisi.

"Insufficienza cardiaca" è un termine generico usato per descrivere qualsiasi condizione in cui l'organo non funziona come dovrebbe, ma l'esperienza di una persona con la malattia può essere molto diversa da quella di qualcun altro.

I ricercatori dell’University College di Londra (UCL) hanno recentemente utilizzato l’apprendimento automatico – un tipo di intelligenza artificiale – per individuare cinque tipi distinti di insufficienza cardiaca, con l’obiettivo di prevedere la prognosi per i diversi tipi.

"Abbiamo cercato di migliorare il modo in cui classifichiamo l'insufficienza cardiaca, con l'obiettivo di comprendere meglio il probabile decorso della malattia e comunicarlo ai pazienti", ha affermato l'autore principale, il professor Amitava Banerjee dell'UCL, in un comunicato stampa che annuncia lo studio.

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"Attualmente, è difficile prevedere come progredirà la malattia per i singoli pazienti", ha anche affermato. "Alcune persone rimarranno stabili per molti anni, mentre altre peggioreranno rapidamente."

I cinque tipi di insufficienza cardiaca identificati erano: insorgenza precoce, insorgenza tardiva, fibrillazione atriale (che causa un ritmo cardiaco irregolare), metabolica (legata all'obesità ma con un basso tasso di malattie cardiovascolari) e cardiometabolica (legata all'obesità e alle malattie cardiovascolari), secondo un comunicato stampa sul sito web dell'UCL.

Per ciascun tipo di insufficienza cardiaca, i ricercatori hanno determinato la probabilità che la persona morisse entro un anno dalla diagnosi. Hanno scoperto che la prognosi variava ampiamente per i cinque sottotipi. (iStock)

"I cinque tipi di insufficienza cardiaca erano basati su fattori di rischio comuni, come l'età di insorgenza dell'insufficienza cardiaca, una storia di malattie cardiache, una storia di fattori di rischio cardiaco come il diabete e l'obesità o la fibrillazione atriale (il problema del ritmo cardiaco più comune) )", ha spiegato Banerjee in una dichiarazione a Fox News Digital.

Per lo studio, pubblicato sulla rivista Lancet Digital Health, i ricercatori hanno analizzato i dati di oltre 300.000 adulti del Regno Unito di età pari o superiore a 30 anni che avevano sofferto di insufficienza cardiaca per un periodo di 20 anni.

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"Sono stati utilizzati quattro metodi di apprendimento automatico per raggruppare gli individui con insufficienza cardiaca nei dati sanitari elettronici in base alle loro caratteristiche di base", ha affermato Banerjee. "Sono stati selezionati il ​​metodo e il numero di cluster che si adattano meglio ai dati."

Per ciascun tipo di insufficienza cardiaca, i ricercatori hanno determinato la probabilità che la persona morisse entro un anno dalla diagnosi. Hanno scoperto che la prognosi variava ampiamente per i cinque sottotipi.

Secondo il comunicato stampa, il rischio di mortalità a cinque anni era del 20% per l'esordio precoce, del 46% per l'esordio tardivo, del 61% per la fibrillazione atriale, dell'11% per quella metabolica e del 37% per quella cardiometabolica.

Il limite principale del nuovo studio dell’UCL era che i ricercatori non avevano accesso ad alcun dato di imaging, che viene comunemente utilizzato per diagnosticare e prevedere il rischio di insufficienza cardiaca. (iStock)

Per gli operatori sanitari, Banerjee consiglia di chiedere ai pazienti con insufficienza cardiaca i fattori di rischio comuni per aiutarli a comprendere il sottotipo di cui soffrono.

"I ricercatori devono anche testare quanto questi sottotipi definiti nel nostro studio siano utilizzabili, generalizzabili e accettabili nella pratica clinica", ha aggiunto.

“Dovrebbero anche considerare se studi come il nostro, che utilizzano l’intelligenza artificiale, possano aiutare a fornire una migliore comprensione dei processi patologici e della scoperta di farmaci”.

Il team di ricerca ha anche sviluppato un’app per i medici che consentirebbe loro di determinare quale sottotipo di insufficienza cardiaca ha un paziente, con l’obiettivo di prevedere meglio il rischio e tenere informati i pazienti.

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Il dottor Ernst von Schwarz, un cardiologo clinico e accademico con tripla certificazione presso l'UCLA in California, ha esaminato i risultati dello studio dell'UCL.