La fibrillazione atriale è la principale forma di aritmia, soprattutto tra gli anziani, ed è responsabile di tanti casi di ictus, arresto cardiaco ed embolismo vascolare periferico. Secondo dati del progetto Fibrillazione Atriale Italia (FAI), nel nostro Paese ne soffrirebbe un anziano su dodici, con una prevalenza maggiore negli uomini e che cresce con l’età.
Molti sono, inoltre, i casi di fibrillazione atriale asintomatica: un problema di carattere mondiale che richiede delle risposte. Chi ne soffre, infatti, non viene trattato e ha maggiore probabilità di incorrere in un evento cardiovascolare maggiore.
Uno studio cinese propone di utilizzare un algoritmo associato a un elettrocardiogramma a singola derivazione per identificare fibrillazione atriale, battiti atriali prematuri, battiti prematuri ventricolari e ritmo sinusale. L’algoritmo è stato sviluppato da Huawei ed è inserito all’interno di uno smartwatch da polso, della stessa azienda.
Il metodo utilizzato nello studio
Lo studio è stato condotto presso il First Affiliated Hospital della Tsinghua University, a Beijing, coinvolgendo 656 pazienti di età compresa tra i 19 e i 94 anni. I ricercatori hanno quindi sottoposto i partecipanti a un elettrocardiogramma utilizzando simultaneamente lo smartwatch e un tradizionale elettrocardiogramma a 12 derivazioni, confrontando i risultati emersi. Tempo di misurazione, 3 minuti.
Gli autori hanno utilizzato per le analisi successive solo i tracciati che indicavano problematiche del ritmo, ovvero 1926, prontamente analizzati con l’algoritmo che utilizza un approccio basato sul ritmo per differenziare le varie aritmie. In tutto si sono individuati 129 soggetti con fibrillazione atriale, 141 con battiti atriali prematuri, 107 con battiti ventricolari prematuri e 251 con ritmo sinusale.
I risultati indicano che l’algoritmo è efficace
Statisticamente, la diagnosi delle diverse aritmie ottenuta con l’algoritmo è abbastanza solida, con percentuali di recall, precisione e F1 score sempre sopra il 90%. Più in dettaglio, utilizzando una sistema di classificazione a 3 classi, per la fibrillazione atriale il recall è del 96,7%, la precisione del 96,9% e il F1 score del 96,8%, mentre per i battiti ectopici sono rispettivamente il 92,8%, il 94,2% e il 93,5%.
I risultati migliori si ottengono per il ritmo sinusale: 97,6%, 96,5% e 97,0%. Se, invece, si opta per un sistema di classificazione a 4 classi, separando battiti prematuri atriali e ventricolari, allora i numeri diventano 96,7%, 96,9%, 96,8% per la fibrillazione atriale, 97,6%, 96,5%, 97,0% per il ritmo sinusale, 90,5%, 89,4%, 89,9% per i battiti prematuri atriali e 86,1%, 89,6%, 87,8% per quelli ventricolari.
Da confermare con ulteriori studi, ma se i dati venissero confermati, questo sistema potrebbe facilitare lo screening della popolazione, individuando coloro che devono essere sottoposti a controlli più approfonditi.
(Lo studio: Niu Y, Wang H, Wang H, Zhang H, Jin Z, Guo Y. Diagnostic validation of smart wearable device embedded with single-lead electrocardiogram for arrhythmia detection. DIGITAL HEALTH. 2023;9. doi:10.1177/20552076231198682)
