L'intelligenza artificiale si appresta a trasformare radicalmente la cardiologia grazie a nuovi strumenti capaci di interpretare gli elettrocardiogrammi (ECG) con una velocità e una precisione senza precedenti. 

Da un lato, una ricerca finanziata dalla British Heart Foundation ha sviluppato un sistema testato su 67.000 pazienti americani, capace di identificare i segni di insufficienza cardiaca e valvulopatia in meno di due secondi, individuando rispettivamente fino all'81% e al 90% dei casi a rischio. Dall'altro, lo Scripps Research Translational Institute ha introdotto ECG-CLIP, un modello di intelligenza artificiale avanzato descritto su The Lancet Digital Health che funziona in modo simile a uno studente di medicina: prima impara la fisiologia generale del cuore e poi osserva i casi clinici specifici.

Tradizionalmente, gli algoritmi di intelligenza artificiale richiedono enormi quantità di dati ed esempi dettagliati per ogni singolo problema. Al contrario, ECG-CLIP è un modello di base pre-addestrato su oltre 1,7 milioni di tracciati provenienti da 540.000 persone, abbinati ai referti convalidati dai medici. Questo approccio consente al sistema di apprendere la struttura dell'ECG e di collegare il segnale elettrico ai testi clinici. La straordinarietà del modello risiede nella sua efficienza con pochissimi esempi: per riconoscere patologie complesse come l'infarto miocardico acuto, l'amiloidosi cardiaca e la cardiomiopatia ipertrofica, il sistema ha ottenuto risultati eccellenti utilizzando circa il 91% in meno di dati etichettati rispetto ai modelli tradizionali, dimostrandosi particolarmente utile anche nello studio delle malattie rare.

Oltre a fotografare la situazione cardiaca in tempo reale, ECG-CLIP ha mostrato notevoli capacità predittive. Analizzando tracciati apparentemente normali, il modello è riuscito a prevedere la futura comparsa di fibrillazione atriale, a stimare il rischio di mortalità a trenta giorni dopo un accesso in Pronto Soccorso o un intervento chirurgico, e a calcolare la probabilità di sviluppare nei tre anni successivi diabete di tipo 2 o malattie renali croniche. Inoltre, nei test sull'infarto, l'algoritmo ha mantenuto alte prestazioni anche riducendo le informazioni a una sola derivazione anziché alle dodici tradizionali, aprendo prospettive molto interessanti per lo sviluppo di dispositivi indossabili e portatili.

Nonostante l'enorme potenziale e la capacità di concentrare l'attenzione sulle stesse regioni del tracciato analizzate dai cardiologi umani, i ricercatori invitano alla prudenza. Poiché lo studio condotto finora è di tipo retrospettivo e basato su dati ospedalieri controllati, saranno necessarie verifiche rigorose e sperimentazioni cliniche prospettiche prima che questi strumenti possano entrare stabilmente nella pratica clinica quotidiana e nei centri di cura di tutto il mondo.