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Scompenso cardiaco: dalla digitale al digitale

di Mariafrancesca Di Santo
Dall’ECG all’eco, fino alla telemedicina: il digitale rivoluziona la diagnosi e la gestione dello scompenso; una sessione dedicata all’applicazione dell’intelligenza artificiale e degli strumenti digitali nel percorso diagnostico e terapeutico del paziente con scompenso cardiaco, tra tecnologia, efficacia e nuove frontiere assistenziali.

Nel panorama della cardiologia moderna, lo scompenso cardiaco rappresenta una delle condizioni più complesse e ad alta prevalenza, con un impatto crescente sia in termini epidemiologici che economici. La sessione “Scompenso cardiaco: dalla digitale al digitale” ha fornito uno spaccato innovativo sul ruolo delle tecnologie digitali nella diagnosi, stratificazione del rischio e monitoraggio terapeutico dei pazienti affetti da questa sindrome.

Il Dott. Gianfranco Alunni e il Dott. Emilio Maria Pasanisi hanno introdotto i lavori ponendo l’accento sulla necessità di una trasformazione digitale dei percorsi assistenziali. Con un elevato impatto clinico nella popolazione sopra i 70 anni, lo scompenso richiede modelli gestionali più efficienti, proattivi e personalizzati. In questo scenario, l’intelligenza artificiale (AI), il machine learning e gli strumenti di telemonitoraggio diventano strumenti chiave.

Il Dott. Alessandro Albini ha aperto la sessione illustrando come l’AI possa essere impiegata nell’interpretazione avanzata dell’elettrocardiogramma (ECG). Tradizionalmente utilizzato per l’identificazione di aritmie e segni indiretti di disfunzione ventricolare, l’ECG può oggi, grazie a modelli predittivi basati su deep learning, fornire informazioni molto più sofisticate.

Il relatore ricorda l’evoluzione della diagnostica elettrocardiografica che ha visto come primo protagonista in assoluto il suo inventore, Einthoven, padre della Cardiologia. L’utilizzo di questo esame diagnostico semplice e poco costoso ha impegnato la comunità scientifica nella attenta ricerca di segni e di minime alterazioni che potessero essere dei campanelli di allarme in diagnosi complesse come nell’ambito delle cardiomiopatie e dello scompenso cardiaco. L’utilizzo di algoritmi alla base del machine learning sta rendendo la diagnosi automatizzata uno strumento sempre più potente con lo scopo, non di sostituire il lavoro del medico, ma di ridurre l’errore.

Studi come quello condotto dalla Mayo Clinic (Screening for cardiac contractile dysfunction using an artificial intelligence–enabled electrocardiogram. Nature Medicine, 2019) hanno dimostrato che algoritmi addestrati con milioni di informazioni sono in grado di identificare la frazione di eiezione ridotta anche in pazienti privi di sintomi clinici evidenti, con un’accuratezza comparabile a quella dell’ecocardiografia. Questi strumenti potrebbero rivoluzionare lo screening dello scompenso nella popolazione generale e nei contesti a bassa disponibilità di risorse specialistiche (Immagine 1).

Il Dott. Geza Halasz ha proseguito con un intervento sul ruolo dell’AI nell’elaborazione delle immagini ecocardiografiche. L’ecocardiografia, metodica cardine nella valutazione dello scompenso, è storicamente soggetta a variabilità tra operatori. L’introduzione di software AI per la quantificazione automatica della funzione sistolica, dei volumi ventricolari e della deformazione miocardica consente di ottenere misurazioni più riproducibili e rapide. Inoltre, la possibilità di eseguire analisi automatizzate in tempo reale potenzia l’utilizzo dell’ecografia nei contesti di emergenza, nella medicina territoriale e nei programmi di teleconsulto.

Lo studio PANES-HF, si è posto l’obiettivo di analizzare l’accuratezza dell’intelligenza artificiale nell’identificare una frazione di eiezione al di sotto del 50%. Tecnici privi di esperienza in ambito di ecocardiografia, sono stati sottoposti a un training di due settimane ed hanno analizzato le immagini acquisite con l’aiuto dell’analisi automatica. Questo strumento, in conclusione, si è rivelato utile in un verosimile setting di operatori sanitari non capaci di eseguire diagnosi ecocardiografiche (Immagine 2).

Il Dott. Andrea Mortara ha infine affrontato il tema del monitoraggio digitale del trattamento, evidenziando come la gestione cronica dello scompenso richieda un follow-up costante e dinamico.

In questo contesto, dispositivi impiantabili (ICD, CRT, sensori di pressione intracardiaca) e tecnologie wearable consentono la raccolta di dati fisiologici in tempo reale, dalla frequenza cardiaca alla saturazione, fino ai trend di peso corporeo e impedenza toracica. L’uso combinato di queste informazioni, analizzate tramite piattaforme intelligenti, permette di anticipare le riacutizzazioni e modulare precocemente la terapia. Inoltre, applicazioni e sistemi di telemedicina stanno migliorando l’aderenza terapeutica e l’engagement del paziente, con un impatto positivo sulla qualità di vita e sugli outcome clinici. Come punto critico resta comunque la necessità di regolamentare il tipo di prestazione medica che rischia di essere riservata alle ore extra-lavorative come una attività non remunerata e non quantificata.

Durante la discussione finale è emerso un messaggio chiaro: la digitalizzazione non è solo una promessa futura, ma una realtà che sta già trasformando il modo in cui si gestisce lo scompenso. È necessario affrontare alcune criticità: la validazione clinica degli algoritmi, l’interoperabilità tra sistemi, la protezione dei dati personali e l’equità di accesso alle tecnologie restano sfide cruciali.

L’integrazione tra AI e strumenti digitali sta delineando un nuovo paradigma nella cura dello scompenso cardiaco: dai modelli di apprendimento automatico per la diagnosi precoce, alla gestione basata su grandi banche dati, la cardiologia entra pienamente nell’era del progresso, con l’obiettivo di migliorare la prognosi e la qualità di vita dei pazienti.

 

 

Mariafrancesca
Di Santo

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Foto di Karolina Grabowska da Pixabay