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    L’intelligenza artificiale per trattare la sindrome di Wolff-Parkinson-White

    By Redazione BitMAT8 Settembre 20213 Mins Read
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    Pubblicato uno studio internazionale svolto a Maria Cecilia Hospital di Cotignola su un’innovativa procedura di trattamento ancora più precisa e a radiazioni zero per una tra le malattie aritmogene più temibili

    AI intelligenza artificiale-Malattie neuromuscolari

    È stato recentemente pubblicato sull’importante rivista dell’organizzazione internazionale Heart Rhythm Society uno studio su un innovativo modello di trattamento delle aritmie cardiache. La pubblicazione è frutto del lavoro dell’équipe di Aritmologia di Maria Cecilia Hospital di Cotignola, Ospedale di Alta Specialità accreditato con il Servizio Sanitario Nazionale. Lo studio presenta un modello di “intelligenza artificiale” applicata all’aritmologia interventistica, un “work-flow” (ovvero flusso di lavoro) che, dall’analisi automatica dei segnali e degli elettrogrammi intracardiaci, consente di riconoscere e localizzare con precisione la via anomala cardiaca, favorire l‘ablazione sulla zona più mirata del tessuto cardiaco, minimizzando l’uso delle radiazioni fino a ridurle a zero.

    Questo modello che vede un ruolo cruciale dell’intelligenza artificiale è stato studiato in particolare per il trattamento della sindrome di Wolff-Parkinson-White (WPW), una patologia congenita generata da un’anomala conduzione cardiaca che può dare origine a episodi di tachicardia. Si colloca tra le tachicardie da rientro atrioventricolari che rappresentano circa il 30% delle tachicardie sopraventricolari e sono particolarmente comuni in età pediatrica. Colpisce soprattutto la popolazione maschile (nel 70% dei casi) in giovane età.

    Gli esami elettrofisiologici endocavitari (per valutare la presenza di anomalie del sistema elettrico del cuore), effettuati sia nei pazienti sintomatici che in quelli senza sintomi, che appartengono ad esempio a categorie professionali a rischio (piloti di mezzi pubblici o d’aereo) o nel caso di sportivi agonisti, consentono di valutare quali individui con la sindrome di WPW sono a rischio di morte cardiaca improvvisa. Tuttavia è possibile un trattamento risolutivo della patologia, ovvero l’ablazione transcatetere, tecnica mininvasiva considerata curativa e salvavita.

    “Tradizionalmente, prima della mappatura del sistema elettroanatomico del cuore, c’erano molteplici fattori chiave da prendere in considerazione per il successo dell‘ablazione in questa sindrome aritmogena: tecnologia e stabilità del catetere, attenta analisi dei segnali e degli elettrogrammi intracardiaci, nonché l‘esperienza dell‘operatore, fondamentale soprattutto nel riconoscere il segnale specifico della via anomala e la sua localizzazione”, spiega il dott. Saverio Iacopino, responsabile dell’équipe di Aritmologia di Maria Cecilia Hospital che ha condotto lo studio e Coordinatore Nazionale di Aritmologia ed Elettrofisiologia di GVM Care & Research.

    Il nuovo flusso di lavoro basato sull’intelligenza artificiale è stato studiato e sviluppato per migliorare la diagnosi per la localizzazione della via anomala e quindi il successo del trattamento.

    “Può essere considerato a tutti gli effetti un esempio di “intelligenza artificiale” – continua il dott. Iacopino –  basato su una valutazione multiparametrica e su un processo di mappatura automatica che consente di ridurre al minimo il rischio di complicanze e di minimizzare le radiazioni emesse durante la procedura fino ad eliminarle. Questo nuovo “work-flow” ha dimostrato un grande potenziale, perfezionando la diagnosi di localizzazione e favorendo l‘ablazione sulla zona più mirata del tessuto cardiaco, accorciando il tempo di erogazione della radiofrequenza a pochi secondi e rendendo l‘ablazione stessa più sicura”.

    Grazie a questo nuovo modello procedurale si apre la possibilità straordinaria di trattare pazienti giovanissimi, atleti agonisti e non, donne in gravidanza (in passato a volte costrette all’interruzione per poter intervenire sulla patologia) e nei soggetti per i quali l’anomalia elettrica viene individuata in maniera tardiva.

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