Si chiama 'HeartLogic', è nato negli Stati Uniti ed è il primo algoritmo diagnostico integrato nei defibrillatori cardiaci in grado di prevenire con largo anticipo, mediamente quattro settimane, la comparsa di criticità cardiologiche in un paziente e le relative conseguenze. Il tutto sfruttando tecnologie digitali e intelligenza artificiale per controllare in tempo reale a distanza tutti i parametri fisiologici (toni cardiaci, respirazione, attività, impedenza) del soggetto in cura. L’Unità Operativa Complessa di Cardiologia dell’ospedale Grassi di Ostia ha creduto nel sistema di Boston Scientific fin dal 2019, anno in cui ha adottato l’innovativo software. Successivamente anche altre due aziende produttrici di dispositivi cardiaci impiantabili (Medtronic e Biotronik) hanno sviluppato algoritmi proprietari simili e questi sistemi di monitoraggio sono oggi disponibili nella pratica clinica in numerosi centri di cardiologia in tutto il mondo.

Con i circa 80 pazienti monitorati attraverso i 3 sistemi disponibili è stata raccolta una rilevante casistica con la quale la Cardiologia del nosocomio lidense è diventata uno dei punti di riferimento internazionali su questo argomento, sia per le pubblicazioni scientifiche sia nelle attività congressuali in tutto il mondo, in cui i dati raccolti al Grassi vengono presentati. “Nel 2024, abbiamo pubblicato anche i primi due casi al mondo sull'utilizzo dell'HeartInsight (Biotronik) che è l’ultimo nato tra questi sistemi”, spiega Luca Santini, dirigente medico della Uoc di Cardiologia del Grassi e principale ricercatore del lavoro prospettico sull'utilizzo di questo nuovo algoritmo, ricerca pubblicata per la prima volta al mondo. Ma vediamo subito quali sono i principali algoritmi in uso clinico? “Partiamo con l’HeartLogic (Boston Scientific): integra cinque sensori (toni cardiaci: S1 e S1/S3, frequenza respiratoria, impedenza toracica, frequenza cardiaca, attività fisica) e fornisce un indice continuo; quando il valore supera una soglia definita, viene generato un alert con un anticipo sull’evento clinico acuto fino a 30-40 giorni - chiarisce - Poi c’è il TriageHF (Medtronic) che utilizza un modello bayesiano che classifica il rischio di scompenso nelle successive quattro settimane in basso, intermedio o alto. E infine abbiamo HeartInsight (Biotronik), un algoritmo che integra sette parametri clinici e il Seattle Heart Failure Model, generando alert con un pre-avviso medio dell’evento acuto di circa quaranta giorni”.

Ma come funziona l’algoritmo? “Il software è collegato con il defibrillatore impiantato nel paziente e in presenza di un problema, da questi dispositivi partono degli alert che sono gestiti dal team del nostro ambulatorio di controllo al Grassi. Lo schema - spiega Santini - prevede che il tecnico o l'infermiere incaricati rivedano con una cadenza precisa le trasmissioni e in caso di alert lo segnalino al cardiologo che decide l'azione da intraprendere. Se il medico lo ritiene, il paziente viene contattato e si può fare un'intervista telefonica (anche utilizzando dei questionari appositi o interagendo con i pazienti attraverso delle App, a secondo del sistema utilizzato), o è possibile programmare una televisita o una visita in presenza, al fine di intraprendere l'azione terapeutica necessaria (riprogrammazione del dispositivo, modifica della terapia, programmazione di esami o diagnostici per esempio). Una delle cose che più frequentemente viene intercettata - suggerisce - è la perdita di aderenza alla terapia (spesso i pazienti tendono a autosospendersi a ridursi la terapia) e grazie a questi alert possiamo identificare il problema prima che poi crei un evento clinico e possiamo richiamare il paziente per raccomandargli di assumere in maniera corretta la terapia prescritta”.

La forza di questo algoritmo è soprattutto nella sua capacità predittiva. “Dalla ricerca emergono alcuni punti consolidati: il tempo di anticipo medio degli algoritmi multiparametrici sull’evento clinico acuto è compreso tra 30 e 45 giorni; gli algoritmi multiparametrici - risponde Santini - offrono un’elevata sensibilità e un altissimo valore predittivo negativo (85-90%), permettendo di escludere con sicurezza un rischio imminente di scompenso nei pazienti senza alert e convogliando le risorse prioritariamente sui pazienti a rischio più alto. In sostanza, il telemonitoraggio strutturato riduce gli accessi improvvisi e più urgenti e anche eventuali ospedalizzazioni. Ma la performance di questi sistemi diventa ottimale quando è integrata in percorsi clinici organizzati, come avviene nel nostro ospedale. L’intelligenza artificiale non si sostituisce al medico, ma lo supporta”.

L’insufficienza cardiaca è una patologia così diffusa? “L’insufficienza cardiaca è in costante aumento - avverte - ed è stimata tra l’1% e il 2% della popolazione, il dato è superiore e si attesta al 10% negli over 70. La crescita è determinata dall’invecchiamento della popolazione e dalla maggior sopravvivenza alle patologie cardiovascolari acute. La capacità di rispondere ai bisogni deve essere potenziata, dunque, e la tecnologia ci offre decisamente un valido aiuto. I pazienti con insufficienza cardiaca, infatti, rappresentano i maggiori accessi ripetuti al pronto soccorso, con tassi di riospedalizzazione a 30 giorni fino al 25% e mortalità annuale che può superare il 30%. L’insufficienza cardiaca rappresenta una delle voci di costo più pesanti con un impatto stimato pari all’1–2% dell’intera spesa sanitaria nazionale”.

Grazie alla IA e a software di questo tipo è cambiato anche il telemonitoraggio, non è vero? “Molti pazienti con insufficienza cardiaca sono portatori di dispositivi impiantabili (Cied) come defibrillatori automatici impiantabili (Icd) e dispositivi per la re-sincronizzazione cardiaca (Crt) che da oltre vent’anni possono essere monitorati da remoto. Se inizialmente il controllo remoto era orientato alla verifica dei parametri tecnici del dispositivo, negli anni si è assistito a un’evoluzione concettuale: dal 'telemonitoraggio del dispositivo' al 'telemonitoraggio del paziente'. I Cied moderni - conclude Santini - consentono infatti l’analisi continua di diversi parametri fisiologici, diventando veri e propri sensori clinici in grado di rilevare precocemente eventuali variazioni dello stato di compenso emodinamico. In questo contesto, gli algoritmi multiparametrici integrati nei dispositivi stanno diventando un elemento chiave nella gestione dell’insufficienza cardiaca, permettendo un’assistenza predittiva e proattiva che, intercettando precocemente il rischio, può trasformarsi in una reale strategia di prevenzione degli episodi acuti”.