Modul în care inima intră în starea de repaus în timpul somnului ar putea oferi indicii importante despre aceasta, conform Sciencealert.com.
Monitorizarea se face cu ajutorul datelor obținute de la o singură electrocardiogramă (ECG), înregistrată cu ajutorul unui electrod plasat pe piept în timpul somnului.
Pe baza acestor date, inteligența artificială poate estima riscul unei persoane de a dezvolta un ritm cardiac neregulat, de a suferi un accident vascular cerebral, de a dezvolta insuficiență cardiacă sau de a muri din orice cauză în următorii 10 ani.
Rezultatele studiului au fost publicate în revista științifică „SLEEP”, cu sprijinul Institutelor Naționale de Sănătate din SUA (NIH).
„Această nouă abordare are potențialul de a identifica persoanele cu risc de boli cardiovasculare cu ani înainte de apariția simptomelor clinice”, afirmă David Goff, director interimar al Institutului Național pentru Inimă, Plămâni și Sânge (NHLBI), din cadrul NIH.
„Un pas important în continuare este evaluarea măsurii în care aceste informații îmbunătățesc metodele tradiționale de estimare a riscului.”
Echipa de cercetare, condusă de oameni de știință de la Universitatea Emory, a antrenat inițial un sistem de învățare profundă folosind date medicale publice provenite de la aproape 16.000 de pacienți.
Aceștia participaseră la un studiu privind somnul desfășurat la Spitalul General Massachusetts din Boston, unde activitatea cardiacă le-a fost monitorizată în timpul somnului cu ajutorul unei electrocardiograme.
După antrenare, sistemul de inteligență artificială a fost testat pe alte două seturi de date, care includeau aproape 10.000 de pacienți de la Spitalul Universității Emory și 13.000 de pacienți de la Centrul Medical Beth Israel Deaconess din Boston.
Modelul AI a reușit să clasifice participanții în funcție de diferite niveluri ale riscului cardiovascular pe termen lung
După ajustarea rezultatelor în funcție de factorii de risc tradiționali și de caracteristicile somnului, sistemul de inteligență artificială a putut estima riscul de apariție a mai multor afecțiuni cardiovasculare în următorii 10 ani.
Pentru fiecare creștere cu o deviație standard a scorului de risc calculat de inteligența artificială, riscul de fibrilație atrială, o tulburare caracterizată prin bătăi neregulate ale inimii, era cu 103% până la 172% mai mare.
De asemenea, riscul de accident vascular cerebral era mai mare cu 19% până la 40%, cel de insuficiență cardiacă cu 69% până la 133%, iar riscul de deces din orice cauză cu 65% până la 82%.
„Este important de subliniat că am constatat că adăugarea scorului obținut prin modelul nostru de învățare profundă a îmbunătățit estimarea riscului de afecțiuni cardiace, dincolo de ceea ce permit factorii de risc deja cunoscuți”, afirmă Gari Clifford, autor al studiului și profesor de inginerie biomedicală la Institutul de Tehnologie din Georgia.
„Integrarea acestor scoruri în studiile privind somnul are un potențial considerabil de a îmbunătăți depistarea timpurie a bolilor cardiovasculare, de a identifica persoanele cu cel mai mare risc și de a permite intervenții medicale mai proactive.”
Problemele de somn, precum insomnia, sunt cunoscute drept factori de risc pentru bolile cardiovasculare. În timpul unei polisomnografii (PSG), considerată standardul de referință pentru diagnosticarea tulburărilor de somn, este înregistrată adesea și activitatea inimii.
Cu toate acestea, dacă datele nu indică o problemă evidentă, rezultatele sunt rareori analizate în profunzime.
Astfel, informații subtile despre funcționarea inimii ar putea fi trecute cu vederea.
Modelele tradiționale de estimare a riscului cardiovascular iau în considerare, de regulă, înregistrările ECG realizate atunci când o persoană este trează sau merge, dar în timpul somnului pot fi înregistrate și alte fluctuații importante.
Folosind un algoritm de învățare profundă, cercetătorii americani au descoperit că înregistrările ECG pot avea o valoare predictivă importantă pentru evaluarea sănătății cardiovasculare atunci când sunt analizate în raport cu etapele somnului.
Acest lucru este valabil chiar și după luarea în calcul a altor factori de risc cardiovascular, precum vârsta, sexul, diabetul, hipertensiunea arterială și fumatul.
De exemplu, în cea mai ușoară etapă a somnului, modificările ritmului cardiac și ale conducerii electrice a inimii par să ofere indicii deosebit de relevante despre riscurile viitoare pentru sănătate.
„Aceste fluctuații autonome rapide pot accentua anomalii subtile ale dinamicii ritmului cardiac sau ale tiparelor de conducere electrică”, explică autorii.
De fapt, integrarea datelor ECG obținute în timpul somnului a îmbunătățit modelele actuale de estimare a riscului cardiovascular cu până la 6% pentru fibrilația atrială, cu până la 9% pentru insuficiența cardiacă și cu până la 7% pentru estimarea riscului de deces.
Autorii explică faptul că aceste creșteri pot părea modeste, dar contribuie totuși la o mai bună diferențiere între persoanele care vor dezvolta insuficiență cardiacă și cele care nu vor dezvolta această afecțiune, comparativ cu metodele tradiționale.
Odată cu dezvoltarea în continuare a tehnologiei, sistemul de inteligență artificială ar putea ajuta personalul medical să identifice, dintre pacienții cu tulburări de somn, persoanele care prezintă un risc suplimentar de insuficiență cardiacă.
„În viitor, metode analitice validate, precum aceasta, ar putea fi integrate în testele de diagnostic existente pentru pacienții care efectuează studii ale somnului, ca instrument de screening pentru mai multe afecțiuni cardiovasculare grave”, afirmă Goff.
