Grazie a una app di analisi del linguaggio uno studio ha dimostrato che si può prevedere con largo anticipo un evento che porta a ospedalizzazione addirittura tre settimane prima.

 

‎Un’app di analisi vocale utilizzata dai pazienti con insufficienza cardiaca a casa riconosce il fluido nei polmoni tre settimane prima che sia necessario un ricovero (non pianificato) o un amento del trattamento farmacologico. La ricerca è stata  presentata a Heart Failure 2022, un congresso scientifico della Società Europea di Cardiologia.

‎”L’attuale standard di cura non è abbastanza buono per mantenere sani e fuori dall’ospedale i pazienti con insufficienza cardiaca”, ha detto l’autore dello studio, il professor William Abraham della Ohio State University.

“Il sistema testato in questo studio è stato in grado di prevedere in anticipo l’80% del peggioramento dell’insufficienza cardiaca, rispetto a un tasso di successo del 10-20% per il monitoraggio giornaliero del peso mostrato in studi precedenti. In futuro, l’analisi del linguaggio, insieme ad altre informazioni cliniche, potrebbe essere utilizzata per modificare i trattamenti prima che le condizioni di un paziente si deteriorino e quindi evitare il ricovero ospedaliero”.‎

‎Nei pazienti con insufficienza cardiaca, il cuore non pompa il sangue nel corpo come dovrebbe. Il fluido non viene eliminato correttamente dai reni e questo liquido in eccesso si accumula nei polmoni o nelle gambe. La congestione polmonare è una causa comune di ospedalizzazione e può essere pericolosa.

Attualmente, la congestione polmonare viene monitorata chiedendo ai pazienti di pesarsi ogni giorno e segnalare qualsiasi aumento sostanziale. Ai pazienti viene anche richiesto di segnalare un peggioramento dei sintomi come mancanza di respiro, necessità di sollevare la testa di notte per respirare comodamente e dormire, e gonfiore ai piedi o alle caviglie.‎

‎L’app di analisi del linguaggio utilizzata nel presente studio ha precedentemente dimostrato di rilevare il fluido nei polmoni dei pazienti ospedalizzati con insufficienza cardiaca acuta.‎ Questo studio ha analizzato la sua capacità di prevedere il peggioramento dell’insufficienza cardiaca nei pazienti che vivono a casa.‎

‎Lo studio ha incluso 180 pazienti con insufficienza cardiaca che assumevano farmaci raccomandati dalle linee guida. All’inizio dello studio, come misurazione di base, i partecipanti hanno registrato cinque frasi su uno smartphone standard utilizzando l’app di analisi vocale.

Durante il periodo di studio, ogni mattina prima di colazione i pazienti hanno registrato le stesse cinque frasi utilizzando l’app. L’app ha confrontato le registrazioni di ogni giorno con le versioni di base e ha avvisato il personale di ricerca quando ha rilevato una congestione polmonare.

Il professor Abraham ha spiegato: “Il sistema stabilisce una soglia basale per ogni singolo paziente durante un periodo di stabilità. Quindi rileva i cambiamenti nel linguaggio nel tempo che indicano il fluido nei polmoni”.‎

‎I ricercatori hanno esaminato se gli avvisi di congestione polmonare prevedevano eventi di insufficienza cardiaca, definiti come almeno un peggioramento del sintomo che ha portato al ricovero in ospedale o ‎‎all’escalation nel trattamento farmacologico‎‎.

Lo hanno fatto confrontando la data dell’allarme con le date dei successivi eventi di insufficienza cardiaca. I “veri avvisi” erano quelli emessi entro una finestra di 31 giorni prima dell’evento di insufficienza cardiaca. I “falsi allarmi” erano quelli emessi al di fuori della finestra di 31 giorni prima di un evento.‎

‎Il professor Abraham ha osservato che un “vero allarme” continuava ad essere emesso ogni giorno fino a quando non si è verificato l’evento di insufficienza cardiaca. Ha detto: “Abbiamo seguito longitudinalmente i pazienti per il peggioramento degli eventi di insufficienza cardiaca e poi abbiamo cercato di vedere se c’era un avviso prima di quell’evento, cioè un “vero allarme”. Se non c’è stato alcun avviso, il sistema non è riuscito a prevedere l’evento. Gli avvisi non seguiti da un peggioramento dell’evento di insufficienza cardiaca erano “falsi allarmi”.‎

‎Durante lo studio, i pazienti hanno fornito registrazioni per una media di 512 giorni. Un totale di 49 eventi di insufficienza cardiaca si sono verificati in 37 pazienti, di cui 39 (80%) sono stati correttamente previsti dall’app e 10 (20%) sono stati persi.

I veri avvisi sono stati emessi una mediana di 21 giorni prima del peggioramento dei sintomi. Ogni paziente ha ricevuto un falso allarme ogni 4,8 mesi in media, con una media di 2,5 avvertimenti errati ogni anno.‎

‎Il professor Abraham ha dichiarato: “In questo studio un’app di analisi vocale è stata in grado di prevedere la maggior parte dei casi di peggioramento dell’insufficienza cardiaca con largo anticipo, con pochissimi falsi allarmi. L’aumento di peso e i sintomi si verificano troppo tardi per consentire interventi medici che tengono i pazienti fuori dall’ospedale. Studi futuri determineranno se cambiare la gestione del paziente a seguito di un allarme, ad esempio aumentando la dose diuretica per eliminare il liquido in eccesso, può prevenire i ricoveri”.‎

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