Intelligenza artificiale rileva l’ipoglicemia con l’elettrocardiogramma
Una nuova tecnologia per rilevare bassi livelli di glucosio tramite elettrocardiogramma (ECG), utilizzando un sensore indossabile non invasivo, che con l’ Intelligenza Artificiale è in grado di rilevare eventi ipoglicemici da segnali grezzi di ECG, è stata realizzata dai ricercatori dell’Università di Warwick.
- Il monitoraggio dello zucchero nel sangue è fondamentale sia per gli individui sani che per i pazienti diabetici. Gli attuali metodi per misurare il glucosio richiedono aghi e ripetute punture delle dita nel corso della giornata, che possono essere dolorosi, scoraggiando la compliance del paziente.
- Una nuova tecnica sviluppata dai ricercatori dell’Università di Warwick utilizza le ultime scoperte dell’intelligenza artificiale, per rilevare eventi ipoglicemici da segnali ECG grezzi, tramite sensori indossabili
- La tecnologia funziona con un’affidabilità dell’82% e potrebbe sostituire la necessità di test invasivi con le dita con un ago, che potrebbero essere particolarmente utili per i pazienti in età pediatrica
Attualmente il sistema di monitoraggio continuo del glucosio (CGM) è disponibile per il rilevamento dell’ipoglicemia (livelli di zucchero nel sangue o nel derma). Si misura il glucosio nel fluido interstiziale, utilizzando un sensore invasivo con un ago piccolo, che invia allarmi e dati a un dispositivo di visualizzazione. In alcuni casi richiedono la calibrazione due volte al giorno con test invasivi del livello di glucosio nel sangue.
Tuttavia, il team del dott. Leandro Pecchia dell’Università di Warwick ha pubblicato oggi, 13 gennaio 2020, i risultati in un documento intitolato ‘Precision Medicine and Artificial Intelligence: A Pilot Study on Deep Learning for Hypoglycemic Events Detection based on ECG’ sulla rivista Scientific Reports, i quali dimostrano che utilizzando le ultime scoperte sull’intelligenza artificiale , sono in grado di rilevare eventi ipoglicemici da segnali ECG grezzi acquisiti con sensori indossabili non invasivi standard.
“Un rigoroso monitoraggio del glucosio riduce il rischio di ipoglicemia, che può provocare una serie di complicanze, specialmente nei pazienti diabetici, come confusione, irritabilità, convulsioni e può persino essere fatale in condizioni specifiche – si legge nell’abstract dello studio – L’ipoglicemia colpisce l’elettrofisiologia del cuore. Tuttavia, a causa della forte eterogeneità tra soggetti, studi precedenti basati su una coorte di soggetti non sono riusciti a distribuire in modo affidabile sistemi di rilevamento ipoglicemici basati su ECG. Il presente studio ha utilizzato l’approccio della medicina personalizzata e l’intelligenza artificiale (AI) per rilevare automaticamente l’ipoglicemia notturna utilizzando alcuni battiti cardiaci del segnale ECG grezzo registrato con dispositivi indossabili non invasivi, in soggetti sani, monitorato 24 ore per 14 giorni consecutivi.
Due studi pilota condotti su volontari sani hanno riscontrato una sensibilità e specificità media di circa l’82% per il rilevamento dell’ipoglicemia, che è paragonabile alle attuali prestazioni CGM, sebbene non invasivo.
Il dott. Leandro Pecchia della School of Engineering dell’Università di Warwick commenta: “I pungidito non sono mai piacevoli e in alcune circostanze sono particolarmente ingombranti. Farlo la notte è sicuramente spiacevole soprattutto per i pazienti in età pediatrica. La nostra innovazione consiste nell’utilizzare l’intelligenza artificiale per il rilevamento automatico dell’ipoglicemia attraverso pochi battiti dell’ECG. Ciò è interessante perché l’ECG può essere rilevato in qualsiasi circostanza, incluso il sonno.”
Il modello di Warwick evidenzia come l’ECG cambia in ogni soggetto durante un evento ipoglicemico.
“Il nostro approccio consente la messa a punto personalizzata degli algoritmi di rilevazione e sottolinea come gli eventi ipoglicemici influenzano l’ECG negli individui – conclude l’esperto – Basandosi su queste informazioni, i medici possono adattare la terapia a ciascun individuo. Chiaramente sono necessarie ulteriori ricerche cliniche per confermare questi risultati in popolazioni più ampie. Ecco perché siamo alla ricerca di partner”.
Lo Studio: https://www.nature.com/articles/s41598-019-56927-5
Antonio Caperna
