Uno strumento di intelligenza artificiale (AI) che analizza le letture dell’ECG durante le scansioni cardiache di routine potrebbe identificare le persone a rischio di diabete di tipo 2 fino a 10 anni prima che inizino a sviluppare la condizione, ha suggerito la ricerca.
La ricerca, finanziata dalla British Heart Foundation (BHF), è stata presentata alle recenti Scientific Sessions 2024 dell’American Heart Association a Chicago.
La svolta è arrivata quando, separatamente, NHS England ha annunciato il lancio di un programma comunitario di screening oculistico digitale per le persone con diabete.
Si stima che nel Regno Unito vi siano circa 5,6 milioni di persone affette da diabete e che circa 1,2 milioni di queste soffrano di questa condizione e non siano ancora state diagnosticate.
Il diabete di tipo 2 e il “prediabete” vengono diagnosticati mediante un esame del sangue. La diagnosi precoce è fondamentale per ridurre il rischio di diabete di tipo 2 e delle complicanze ad esso associate, che possono includere problemi al cuore, agli occhi e ai piedi.
Il team finanziato dalla BHF, guidato dal dottor Fu Siong Ng e dal dottor Arunashis Sau dell’Imperial College di Londra, ha sviluppato lo strumento “AI-ECG Risk Estimation for Diabetes Mellitus” (AIRE-DM) utilizzando circa 1,2 milioni di ECG provenienti da cartelle cliniche ospedaliere.
Utilizzando i dati della Biobank del Regno Unito, hanno poi convalidato la capacità dell’intelligenza artificiale di rilevare sottili cambiamenti negli ECG di routine che potrebbero significare che qualcuno potrebbe essere a più alto rischio di diabete di tipo 2, anni prima che i livelli di zucchero nel sangue iniziassero ad aumentare.
Lo strumento AIRE-DM ha previsto con precisione il rischio futuro in persone di varie età, sesso, etnia e contesto socioeconomico circa il 70% delle volte.
I ricercatori suggeriscono che potrebbe aiutare a individuare persone che altrimenti non sarebbero state identificate come atte a sviluppare la condizione.
Lo strumento sarà testato nel prossimo anno e i ricercatori sperano che possa essere implementato nel servizio sanitario nazionale nei prossimi anni, ha affermato il BHF.
Il professor Bryan Williams, direttore scientifico e medico del BHF, ha dichiarato: “Questa entusiasmante ricerca utilizza una potente intelligenza artificiale per analizzare gli ECG, rivelando come l’intelligenza artificiale può individuare cose che di solito non possono essere osservate nei dati sanitari raccolti di routine. Questo tipo di intuizione potrebbe cambiare le regole del gioco nel prevedere il rischio futuro di sviluppare il diabete di tipo 2, anni prima che la condizione inizi”.
Il lancio del sistema NHS in Inghilterra, nel frattempo, sta fornendo scansioni di tomografia a coerenza ottica (OCT) a circa 60.000 persone con diabete al di fuori degli ambienti ospedalieri tradizionali, quindi in studi medici più grandi, ospedali comunitari o furgoni mobili.
La speranza è che l’iniziativa possa far risparmiare fino a 120.000 visite ospedaliere all’anno e contribuire a prevenire la perdita della vista correlata al diabete.
Circa quattro milioni di persone sono attualmente registrate nel programma di screening oculare per diabetici dell’NHS e 3,3 milioni si sottopongono allo screening digitale di routine ogni uno o due anni.
L’OCT utilizza le onde luminose per acquisire più di 1.000 immagini dell’occhio, dalla retina al nervo ottico, per creare un’immagine 3D dettagliata che fornisce risultati più accurati rispetto alle fotocamere standard. Le scansioni rilevano cambiamenti nell’occhio che non si vedono nella fotografia a colori, come un ispessimento della retina.
Steve Russell, direttore nazionale per le vaccinazioni e lo screening del NHS, ha dichiarato: “Questa tecnologia ci aiuterà a individuare e trattare precocemente le patologie oculari diabetiche, aiutando a ridurre al minimo e a prevenire la perdita della vista, e significa anche che migliaia di appuntamenti negli ambienti ospedalieri tradizionali potrebbero essere salvati, che è un’ottima notizia per il Servizio Sanitario Nazionale”.