Uno studio ha riscontrato che è possibile prevedere la fibrillazione atriale trenta minuti prima che si manifesti. In che modo?
Una salvezza per tante persone riuscire a prevedere in tempo la fibrillazione atriale. Gli scienziati dell’Università del Lussemburgo hanno sviluppato una tecnologia in grado di farlo, un modello di deep learning. La fibrillazione atriale è la più frequente aritmia ectopica sopraventricolare ossia un’alterazione del ritmo cardiaco che si verifica negli atri, le cavità superiori del cuore. Quando si manifesta, la capacità contrattile del miocardio viene compromessa.
Il battito diventa irregolare causando la tachicardia e le contrazioni del cuore accelerano. Il muscolo, di conseguenza, non riesce più a pompare in modo corretto il sangue nel corpo. Nel mondo la fibrillazione atriale colpisce circa 33 milioni di soggetti, specialmente anziani maschi.
In Italia i casi registrati annualmente sono tra i 600 e i 700 mila. I sintomi dell’aritmia sono dolore toracico, palpitazioni, vertigini, dispnea, sensazione di svenimento, astenia, ansietà, sincope. Nella maggior parte dei casi l’episodio si risolve senza conseguenze ma alcune volte, soprattutto in caso di recidive – è possibile che sopraggiungono complicanze come l’ictus e l’insufficienza cardiaca. Da qui la necessità di prevedere l’attacco.
Per riscontrare l’insorgenza del disturbo 30 minuti prima che si manifesti, gli scienziati del Luxembourg Centre for System Biomedicine hanno ideato un modello di deep learning, preciso all’80%. Tale tecnologia dà il tempo di intervenire mettendo in atto misure preventive per non far alterare il ritmo cardiaco. Il modello di deep learning riconosce le fasi della fibrillazione e le probabilità di pericolo che il paziente manifesti il disturbo.
La tecnologia sfrutta l’Intelligenza Artificiale e utilizza dati acquisiti da registratori di segnali di impulsi semplici da indossare (come uno smartwatch). Tramite questi dispositivi si sarà in grado di monitorare il ritmo cardiaco e i pazienti potranno ricevere avvisi precoci che potrebbero evitare gravi conseguenze per la salute. Il segnale, infatti, permetterà di assumere farmaci antiaritmici oppure di effettuare trattamenti specifici per evitare l’insorgenza della fibrillazione atriale.
Serviranno altri studi per confermare l’utilità del modello di deep learning e perfezionarlo ma questo primo passo si rivela già molto importante. Nell’attesa ricordiamo che ad oggi sono un’analisi della frequenza cardiaca e i dati dell’elettrocardiogramma sono in grado di rilevare la fibrillazione atriale prima della sua insorgenza ma poco prima che questo disturbo si manifesti. Non forniscono un allarme precoce come la nuova tecnologia WARN (Warning of Atrial fibrillation).
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