L’elettrocardiogramma, strumento diagnostico in uso da oltre un secolo sta entrando in una nuova era: è recente infatti l’applicazione dell’intelligenza artificiale all’ECG. L’addestramento tramite enormi set di dati, nei quali spesso vengono trovati modelli subclinici trasforma l’ECG, un test cardiaco onnipresente e non invasivo integrato nei flussi di lavoro della pratica, in uno strumento di abilità diagnostiche superiori. Diventa uno strumento di screening predittore di malattie cardiache e non cardiache, anche in soggetti asintomatici.
Una revisione pubblicata di recente sull’European Heart Journal descrive gli algoritmi matematici di screening cardiaci selezionati compresi quelli per l’identificazione di disfunzioni del ventricolo sinistro, fibrillazione atriale episodiche e altre malattie strutturali e valvolari. La capacità di apprendere da grandi serie dati senza il bisogno di comprendere il meccanismo biologico ha creato le condizioni per rilevare malattie non cardiache come COVID-19 e ha introdotto sfide per quanto riguarda la privacy dei dati.
Come per gli altri test medici l’applicazione dell’intelligenza artificiale nell’elettrocardiogramma dovrà obbligatoriamente essere controllata e convalidata in ambienti clinici reali. In prospettiva, con dispositivi che consentono l’acquisizione di ECG da smartphone e dispositivi indossabili, l’uso dell’intelligenza artificiale può contribuire a ridurre le disuguaglianze di salute.
Bibliografia
Attia ZI, Harmon DM, et al. Application of artificial intelligence to the electrocardiogram. Eur Heart J 2021: ehab649.
