È possibile individuare per tempo i pazienti Covid+ che svilupperanno disfunzioni al ventricolo sinistro? Uno studio condotto dal Dipartimento di Medicina Cardiovascolare della Mayo Clinic sembra indicare nell’elettrocardiogramma associato a intelligenza artificiale uno strumento utile per individuare questa disfunzione al suo esordio, il che può favorire una corretta presa in carico del soggetto (Attia ZI, Kapa S, Noseworthy PA, Lopez-Jimenez F, Friedman PA. Artificial Intelligence ECG to Detect Left Ventricular Dysfunction in Covid-19: A Case Series. Mayo Clin Proc. 2020 Nov;95(11):2464-2466. doi: 10.1016/j.mayocp.2020.09.020. Epub 2020 Sep 19. PMID: 33153634).

Gli autori hanno riesaminato i dati clinici di tutti i pazienti Covid+ afferiti all’Istituto di Rochester e sottoposti a elettrocardiogramma ed ecocardiogramma entro due settimane dalla diagnosi, usando solo i dati per i quali era stata data l’autorizzazione.
In questo modo sono stati individuati 27 pazienti che rispondono ai criteri della ricerca: si trattava di pazienti che non avevano alcuna disfunzione cardiaca prima dell’infezione da Sars-CoV-2 e che hanno poi sviluppato una miocardite con rapido declino clinico.
L’elettrocardiogramma supportata da intelligenza artificiale mostrava, all’inizio del percorso, una normale funzione ventricolare, ma gli esami successivi hanno mostrato una diminuzione della frazione di eiezione compresa tra il 40% e il 90,2%.
Questi risultati sono stati confermati da ecocardiogramma.

Gli autori hanno pertanto concluso che l’intelligenza artificiale associata all’elettrocardiogramma sembra quindi essere in grado d’individuare le riduzioni di frazione di eiezione in questa popolazione di soggetti.

Stefania Somaré

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