Algoritmo predice l’ipertensione e il rischio cardiovascolare

Uno studio pubblicato su Jama Cardiology ha sviluppato e validato un nuovo algoritmo basato sull’intelligenza artificiale, denominato Aire-Htn, in grado di prevedere l’insorgenza di ipertensione e stratificare il rischio di eventi cardiovascolari avversi. L’algoritmo utilizza un’analisi avanzata dell’elettrocardiogramma (Ecg) per identificare pazienti a rischio, migliorando l’accuratezza rispetto ai fattori di rischio clinici tradizionali. 

Un nuovo algoritmo basato sull’intelligenza artificiale è in grado di prevedere l’insorgenza di ipertensione e stratificare il rischio di eventi cardiovascolari avversi. L’algoritmo utilizza un’analisi avanzata dell’Ecg per identificare pazienti a rischio, migliorando l’accuratezza rispetto ai fattori di rischio clinici tradizionali. 

Lo studio è stato condotto, come riporta Popular Science, presso il Beth Israel Deaconess Medical Center (Bidmc) di Boston, coinvolgendo un ampio campione di pazienti. L’algoritmo è stato addestrato su 1.163.401 Ecg effettuati su 189.539 pazienti (età media 57,7 anni; 52,1% donne) e testato su un set di 19.423 pazienti per prevedere l’insorgenza di ipertensione. L’efficacia predittiva è stata ulteriormente validata su un campione esterno, il UK Biobank (Ukb), una coorte di volontari del Regno Unito, comprendente 65.610 Ecg di altrettanti partecipanti (età media 65,4 anni; 51,5% donne). 

I risultati dello studio: la previsione dell’algoritmo

I risultati hanno dimostrato che Aire-Htn è in grado di prevedere l’ipertensione con un C-index di 0,70 (Ic 95%, 0,69-0,71) su entrambi i campioni, indicando una buona capacità discriminativa. La performance predittiva è rimasta consistente anche nei soggetti senza ipertrofia ventricolare sinistra e con Ecg normali (C-index 0,67-0,72). Inoltre, l’algoritmo ha fornito un contributo significativo rispetto ai fattori di rischio clinici tradizionali, con un continuous net reclassification index di 0,44 (IC 95%, 0,33-0,53) per Bidmc e 0,32 (IC 95%, 0,23-0,37) per Ukb. 

Oltre a prevedere l’ipertensione, l’Aire-Htn si è dimostrato un potente strumento di stratificazione del rischio per eventi cardiovascolari avversi. L’analisi con modelli di Cox aggiustati ha evidenziato che un aumento di un’unità della deviazione standard del punteggio Aire-Htn era associato a un rischio significativamente più alto di morte cardiovascolare, scompenso cardiaco, infarto miocardico, ictus ischemico e malattia renale cronica. 

Questi risultati evidenziano come l’intelligenza artificiale applicata all’Ecg possa rappresentare uno strumento promettente per l’identificazione precoce dei pazienti a rischio di ipertensione e delle sue complicanze, andando oltre le valutazioni cliniche tradizionali e potenzialmente migliorando la prevenzione e la gestione della malattia. 

JAMA Cardiol. Published online January 02, 2025. doi:10.1001/jamacardio.2024.4796