American Marconi Wireless News - Strumento legge rischio declino mentale su elettrocardiogramma

Sviluppato uno strumento di intelligenza artificiale che legge sul tracciato di un elettrocardiogramma se un individuo sta andando incontro a invecchiamento precoce e declino cognitivo: il tool è frutto di uno studio che sarà presentato alla conferenza internazionale sull'ictus 2025 dell'American Stroke Association a Los Angeles. In pratica lo strumento di IA prevede l'età biologica delle persone (età delle cellule del corpo e tessuti) dai loro dati Ecg. "A differenza dell'età anagrafica, l'età letta sull'Ecg riflette lo stato funzionale del cuore e potenzialmente dell'intero organismo a livello tissutale, fornendo informazioni sull'invecchiamento e sullo stato di salute", afferma Bernard Ofosuhene, autore principale dello studio presso la UMass Chan Medical School a Worcester, Massachusetts. Ricerche precedenti hanno dimostrato che l'età 'letta' sull'Ecg può aiutare a prevedere malattie cardiache e decessi. Prima di questo nuovo studio, poco si sapeva sulla relazione tra l'età stimata con l'Ecg e i deficit cognitivi. I ricercatori hanno analizzato i dati di oltre 63.000 partecipanti alla Biobanca del Regno Unito. I partecipanti hanno eseguito una serie di test cognitivi. Le prestazioni cognitive sono state analizzate durante le visite di valutazione come pure gli Ecg e il modello di intelligenza artificiale è stato utilizzato per determinare la loro età in base al tracciato dell'Ecg. I partecipanti sono stati divisi in tre gruppi: invecchiamento normale, invecchiamento accelerato (più vecchio della loro età anagrafica) e invecchiamento rallentato (più giovane della loro età anagrafica). L'analisi ha rilevato che rispetto al gruppo di invecchiamento normale, quelli risultati più giovani dalla stima dell'IA hanno ottenuto migliori risultati su 6 degli 8 test cognitivi. Quelli che l'IA ha invece giudicato più vecchi rispetto all'età anagrafica hanno ottenuto risultati peggiori su 6 degli 8 test cognitivi.

O.Johnson--AMWN