(AGENPARL) - Roma, 24 Marzo 2025 - (AGENPARL) – Mon 24 March 2025 Modena, 24 marzo 2025
Comunicato stampa
Intelligenza artificiale ed elettrocardiogramma:
così si potrà stimare il rischio cardiovascolare
È modenese uno dei primi studi internazionali in materia
Il lavoro, che ha coinvolto alcuni centri universitari italiani ed è stato recentemente pubblicato su una delle maggiori riviste mondiali di settore suscitando interesse e un vivace dibattito,
è stato ideato dal dottor Paolo Giovanardi, cardiologo di Ausl e AOU Modena: “Siamo molto orgogliosi dei risultati ottenuti con sacrificio e dedizione. La strada è ancora lunga ma questo potrebbe essere il primo passo verso la creazione di algoritmi prognostici dall’elettrocardiogramma utilizzando le nuove tecnologie informatiche”
Un algoritmo matematico, i comuni parametri rilevati da un semplice elettrocardiogramma e l’aiuto dell’intelligenza artificiale: sono gli ingredienti della ricetta che potrebbe predire e stimare con maggiore precisione il rischio cardiovascolare.
A formulare la combinazione, tra i primi in Europa e a livello internazionale, è stato uno studio modenese, ideato dal dottor Paolo Giovanardi, cardiologo del Dipartimento Cure Primarie dell’Azienda USL di Modena e della cardiologia dell’Ospedale Civile dell’Azienda Ospedaliero-Universitaria di Modena, e recentemente pubblicato sulla prestigiosa rivista nordamericana Journal of Electrocardiology, suscitando interesse e un vivace dibattito nella comunità scientifica. Alla ricerca hanno partecipato attivamente e congiuntamente, in particolare per la elaborazione statistica, informatica e per la interpretazione dei risultati, anche tre università italiane: l’Università degli studi di Modena-Reggio Emilia, il Politecnico di Milano e l’Università di Bergamo.
Lo studio ha utilizzato ben 60mila elettrocardiogrammi registrati negli ultimi 17 anni presso le strutture sanitarie pubbliche della provincia di Modena. In maniera anonima e retrospettiva sono stati processati quasi un milione di dati numerici estrapolati dai tracciati, evidenziando come il contemporaneo utilizzo di più parametri in un semplice algoritmo matematico, coadiuvato da tecniche di machine learning, incrementa significativamente il valore prognostico dell’elettrocardiogramma riuscendo a valutare il rischio cardiovascolare a lungo termine.
La stima del rischio può essere effettuata anche con altre metodiche fra le quali gli score clinici, parametri bioumorali o esami strumentali spesso costosi e difficilmente utilizzabili in ampie popolazioni.
L’elettrocardiogramma invece è un test semplice, economico e largamente disponibile il cui utilizzo potrebbe essere ulteriormente implementato nella cura delle malattie cardiovascolari che anche ai giorni nostri rappresentano uno dei più rilevanti problemi di salute nel mondo occidentale e sono la principale causa di morte ed invalidità nel nostro paese e nella nostra regione, con un pesante impatto sull’aspettativa di vita delle persone, sulla qualità di vita, sull’organizzazione e sulla spesa sanitaria.