AI poate prezice riscul de insuficiență cardiacă cu până la 10 ani înainte prin analiza somnului

Modul în care inima intră în starea de repaus în timpul somnului ar putea oferi indicii importante despre sănătatea cardiovasculară, conform Sciencealert.com. Monitorizarea se realizează prin date obținute dintr-o singură electrocardiogramă (ECG), înregistrată cu un electrod plasat pe piept în timpul somnului.

Pe baza acestor date, inteligența artificială poate estima riscul de a dezvolta un ritm cardiac neregulat, de a suferi un accident vascular cerebral, de a dezvolta insuficiență cardiacă sau de a muri din orice cauză în următorii 10 ani. Rezultatele studiului au fost publicate în revista științifică „SLEEP”, cu sprijinul Institutelor Naționale de Sănătate din SUA (NIH). David Goff, director interimar al Institutului Național pentru Inimă, Plămâni și Sânge (NHLBI) din cadrul NIH, afirmă că această abordare are potențialul de a identifica persoanele cu risc de boli cardiovasculare cu ani înainte de apariția simptomelor clinice. Un pas ulterior important constă în evaluarea modului în care aceste informații îmbunătățesc metodele tradiționale de estimare a riscului.

Echipa de cercetare, condusă de oameni de știință de la Universitatea Emory, a antrenat un sistem de învățare profundă folosind date medicale publice de la aproape 16.000 de pacienți. Aceștia participaseră la un studiu privind somnul desfășurat la Spitalul General Massachusetts din Boston, unde activitatea cardiacă a fost monitorizată prin ECG în timpul somnului. Ulterior, sistemul AI a fost testat pe două seturi suplimentare de date, incluzând aproape 10.000 de pacienți de la Spitalul Universității Emory și 13.000 de pacienți de la Centrul Medical Beth Israel Deaconess din Boston.

Modelul AI a reușit să clasifice participanții în funcție de diferite niveluri ale riscului cardiovascular pe termen lung. După ajustarea rezultatelor conform factorilor de risc tradiționali și caracteristicilor somnului, sistemul a putut estima riscul de apariție a mai multor afecțiuni cardiovasculare în următorii 10 ani.

Pentru fiecare creștere cu o deviație standard a scorului de risc calculat de AI, riscul de fibrilație atrială (tulburare cu bătăi neregulate ale inimii) era cu 103% până la 172% mai mare. De asemenea, riscul de accident vascular cerebral era mai mare cu 19% până la 40%, cel de insuficiență cardiacă cu 69% până la 133%, iar riscul de deces din orice cauză cu 65% până la 82%.

Gari Clifford, autor al studiului și profesor de inginerie biomedicală la Institutul de Tehnologie din Georgia, subliniază că adăugarea scorului de învățare profundă a îmbunătățit estimarea riscului de afecțiuni cardiace dincolo de factorii de risc cunoscuți. Integrarea acestor scoruri în studiile privind somnul are un potențial considerabil de a îmbunătăți depistarea timpurie a bolilor cardiovasculare, de a identifica persoanele cu risc maxim și de a permite intervenții medicale proactive.

Problemele de somn, precum insomnia, sunt factori de risc pentru bolile cardiovasculare. În timpul unei polisomnografii (PSG), standardul pentru diagnosticarea tulburărilor de somn, se înregistrează adesea și activitatea inimii. Totuși, dacă datele nu indică o problemă evidentă, rezultatele sunt rareori analizate în profunzime. Astfel, informații subtile despre funcționarea inimii ar putea fi omise.

Modelele tradiționale de estimare a riscului cardiovascular utilizează, de regulă, înregistrări ECG realizate în stare de veghe sau în timpul mersului, însă în timpul somnului pot apărea și alte fluctuații importante. Prin utilizarea unui algoritm de învățare profundă, cercetătorii americani au descoperit că înregistrările ECG au o valoare predictivă importantă pentru sănătatea cardiovasculară atunci când sunt analizate în raport cu etapele somnului. Acest lucru rămâne valabil chiar și după luarea în calcul a altor factori de risc, precum vârsta, sexul, diabetul, hipertensiunea arterială și fumatul.

În cea mai ușoară etapă a somnului, modificările ritmului cardiac și ale conducerii electrice a inimii oferă indicii deosebit de relevante despre riscurile viitoare pentru sănătate. Autorii explică faptul că aceste fluctuații autonome rapide pot accentua anomalii subtile ale dinamicii ritmului cardiac sau ale tiparelor de conducere electrică.

Integrarea datelor ECG obținute în timpul somnului a îmbunătățit modelele actuale de estimare a riscului cardiovascular cu până la 6% pentru fibrilația atrială, până la 9% pentru insuficiența cardiacă și până la 7% pentru riscul de deces. Deși aceste creșteri pot părea modeste, ele contribuie la o mai bună diferențiere între persoanele care vor dezvolta insuficiență cardiacă și cele care nu, comparativ cu metodele tradiționale.

Odată cu dezvoltarea tehnologiei, sistemul AI ar putea ajuta personalul medical să identifice persoanele cu risc suplimentar de insuficiență cardiacă dintre pacienții cu tulburări de somn. David Goff afirmă că, în viitor, metode analitice validate ar putea fi integrate în testele de diagnostic existente pentru pacienții care efectuează studii ale somnului, ca instrument de screening pentru afecțiuni cardiovasculare grave.