Lo studio presentato al Congresso Ehra (European Heart Rhythm Association) 2025 ha rivelato risultati significativi riguardo all’età biologica del cuore, un aspetto che può differire notevolmente dall’età anagrafica. Secondo i ricercatori, esistono 50enni con cuori in condizioni peggiori rispetto a 60enni e viceversa, evidenziando l’importanza di considerare l’età cardiaca reale. Questo studio, condotto da un team di esperti, ha utilizzato l’intelligenza artificiale per analizzare i dati dell’elettrocardiogramma (ECG) e prevedere il rischio di mortalità e di eventi cardiovascolari.
Il calcolo dell’età biologica del cuore
La determinazione dell’età biologica del cuore, rispetto all’età cronologica, si basa sul funzionamento effettivo dell’organo. I ricercatori hanno presentato un algoritmo innovativo in grado di analizzare i dati standard dell’ECG a 12 derivazioni, provenienti da quasi mezzo milione di casi. Questo approccio potrebbe rivelarsi fondamentale per identificare i pazienti a maggior rischio di eventi cardiovascolari. Yong-Soo Baek, professore associato dell’Inha University Hospital in Corea del Sud, ha sottolineato che quando l’età biologica del cuore supera quella cronologica di sette anni, il rischio di mortalità e di eventi cardiovascolari avversi aumenta significativamente.
L’algoritmo sviluppato ha dimostrato di essere efficace nel predire l’età cardiaca, con risultati che evidenziano il potenziale dell’intelligenza artificiale nella diagnosi cardiologica. Quando l’algoritmo stima che l’età biologica del cuore sia sette anni inferiore a quella cronologica, il rischio di morte e di eventi cardiovascolari si riduce. Questi risultati indicano un cambiamento di paradigma nella valutazione del rischio cardiovascolare, aprendo nuove possibilità per la medicina preventiva.
Analisi dei dati e risultati dello studio
Lo studio ha utilizzato un algoritmo basato sul deep learning, sviluppando una rete neurale addestrata su un ampio set di dati di 425.051 ECG raccolti in un periodo di 15 anni. I risultati sono stati successivamente convalidati su una coorte indipendente di 97.058 ECG. Gli esperti hanno condotto analisi comparative tra pazienti abbinati per età e sesso, differenziandoli in base alla frazione di eiezione. L’età cardiaca calcolata dall’algoritmo ha mostrato un’associazione diretta con il rischio di mortalità e di eventi cardiovascolari maggiori, con un incremento del 62% per i cuori biologici più “anziani” e una diminuzione del 14% per quelli più “giovani”.
In aggiunta, i soggetti con frazione di eiezione ridotta hanno mostrato un’età cardiaca biologica significativamente aumentata. Gli autori dello studio hanno evidenziato che questa correlazione, insieme ad altri parametri come la durata del QRS e gli intervalli QT corretti, suggerisce che l’età cardiaca calcolata rifletta vari processi elettrici nel cuore. Questi indicatori potrebbero rivelare problemi cardiaci sottostanti, rendendo cruciale il monitoraggio continuo della salute cardiaca.
Implicazioni future e potenziale dell’intelligenza artificiale
Il professor Baek ha affermato che è essenziale ottenere un campione sufficientemente grande in studi futuri per confermare questi risultati. L’approccio adottato potrebbe migliorare la robustezza e l’applicabilità dell’intelligenza artificiale nelle valutazioni cliniche della salute cardiaca. L’analisi dell’età cardiaca biologica, stimata tramite ECG a 12 derivazioni, si è dimostrata fortemente associata a un aumento della mortalità e degli eventi cardiovascolari.
Questo studio sottolinea l’importanza dell’intelligenza artificiale nel migliorare la diagnosi precoce e le strategie preventive nella cardiologia. La capacità di identificare i pazienti a rischio attraverso l’analisi dei dati ECG rappresenta un passo significativo verso una medicina più personalizzata e mirata, con l’obiettivo finale di migliorare gli esiti per i pazienti affetti da patologie cardiovascolari.
