Prevedere la fibrillazione atriale: un nuovo algoritmo salva vite?
Un team di ricercatori dell’Università del Lussemburgo ha sviluppato un modello di apprendimento automatico in grado di prevedere la fibrillazione atriale (AFib) fino a 30 minuti prima della sua insorgenza. Questo modello, se integrato negli smartphone, potrebbe analizzare i dati cardiaci rilevati dagli smartwatch e avvisare gli utenti del rischio di un imminente episodio di AFib.
La ricerca, pubblicata sulla rivista Patterns, si basa sull’analisi di dati raccolti da 350 pazienti con AFib. Il modello di apprendimento automatico è stato addestrato a identificare i cambiamenti nei segnali cardiaci che precedono un episodio di AFib.
I risultati sono incoraggianti: il modello è stato in grado di prevedere l’AFib con un’accuratezza dell’80%, con un anticipo di 30 minuti.
Implicazioni per la salute
La capacità di prevedere l’AFib con un certo anticipo potrebbe avere importanti implicazioni per la salute. L’AFib è una condizione cardiaca che aumenta il rischio di ictus e altre complicazioni cardiovascolari. La possibilità di ricevere un avviso precoce di un imminente episodio di AFib potrebbe consentire ai pazienti di prendere misure preventive, come ad esempio assumere farmaci o cercare assistenza medica.
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Integrazione con gli smartwatch
I ricercatori prevedono di integrare il modello di apprendimento automatico negli smartphone, in modo che possa analizzare i dati cardiaci rilevati dagli smartwatch. Questo permetterebbe di monitorare il rischio di AFib in tempo reale e di avvisare gli utenti in caso di necessità.
Sono necessari ulteriori studi per confermare l’efficacia del modello di apprendimento automatico in un contesto clinico reale. I ricercatori stanno inoltre lavorando per migliorare l’accuratezza del modello e per identificare altri fattori di rischio per l’AFib.
Conclusione
La ricerca condotta dall’Università del Lussemburgo rappresenta un passo importante verso lo sviluppo di strumenti per la prevenzione dell’AFib. L’integrazione del modello di apprendimento automatico negli smartphone potrebbe fornire ai pazienti uno strumento prezioso per monitorare il proprio rischio di AFib e prendere misure preventive.
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