Sarà possibile prevedere un arresto cardiaco attraverso gli smartwatch?

L'arresto cardiaco improvviso (SCA - Sudden Cardiac Arrest) è tutt’oggi una delle principali cause di mortalità globale, spesso caratterizzato dall'assenza di sintomi prodromici evidenti o dalla difficoltà di intercettare anomalie elettrofisiologiche transitorie. La sfida della medicina contemporanea risiede nella transizione da una cardiologia reattiva a una cardiologia predittiva e preventiva. In questo contesto, l'IRCCS Ospedale San Raffaele di Milano ha lanciato il progetto TIME-CARE (Technological and patient-tailored Innovations for Maximizing Effectiveness of Cardiac Arrest Resuscitation), finalizzato a prevedere l'arresto cardiaco extraospedaliero mediante l'analisi predittiva dei dati biometrici raccolti da smartwatch comuni, integrando intelligenza artificiale (IA). 

Finanziato dall'Unione Europea tramite il Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR), il progetto è coordinato dall'IRCCS Ospedale San Raffaele di Milano in collaborazione con il Politecnico di Milano e altri centri clinici italiani, con espansione internazionale in corso verso l'Australia per una raccolta dati multicentrica.

Obiettivi Principali

L'obiettivo primario del progetto TIME-CARE è intercettare segnali precoci di instabilità cardiovascolare nei 30 giorni antecedenti un evento cardiaco maggiore, come infarto miocardico o arresto cardiaco, analizzando traiettorie dinamiche dei parametri biometrici piuttosto che valori puntuali isolati. L’ipotesi di partenza dei ricercatori è che modifiche sottili e progressive nei pattern elettrici – inclusi oscillazioni anomale della frequenza cardiaca, alterazioni della variabilità della frequenza cardiaca (HRV), cambiamenti nei pattern di sonno e attività fisica – indichino una fase di transizione pre-clinica del sistema cardiovascolare.

Il dottor Tommaso Scquizzato, anestesista-rianimatore presso l'IRCCS Ospedale San Raffaele e uno dei principali coordinatori scientifici del progetto, ha spiegato che l'interesse principale non riguarda il singolo dato isolato, bensì la sua traiettoria dinamica dei cambiamenti fisiologici che precedono l’arresto cardiaco del paziente.

Dispositivi e Raccolta Dati

Lo studio utilizza smartwatch di uso quotidiano, come Apple Watch e equivalenti Samsung o altri modelli certificati CE/FDA, senza richiedere nuovi hardware o modifiche comportamentali ai partecipanti. Questi dispositivi fungono da archivi biometrici continui, registrando: frequenza cardiaca tramite foto-pletismografia (PPG) ottica; variabilità HRV; saturazione ossiemoglobinica (SpO2); irregolarità ritmiche; analisi del sonno; accelerometria e giroscopia per movimento, postura e cadute; elettrocardiogramma (ECG) a derivazione singola in modelli avanzati.

I dati provengono da due coorti: pazienti con storia di infarto miocardico o arresto cardiaco e volontari sani, al fine di identificare schemi discriminanti attraverso confronti longitudinali. 

Sviluppo Algoritmo AI

Ad oggi sono stati coinvolti nel progetto circa 100 partecipanti, ma l’obiettivo è di coinvolgere un minimo di 200 per garantire robustezza statistica dello studio. La conclusione della fase di raccolta dati dovrebbe avvenire entro il 2027 e nel frattempo il team di ricercatori sta già sviluppando un algoritmo AI, la cui messa a punto richiederà più tempo, poiché un’intelligenza artificiale potente necessita di un addestramento accurato. I dati raccolti attraverso i dispositivi indossati dai pazienti verranno analizzati dall’algoritmo AI, che dovrà poi essere in grado di riconoscere segnali precoci di rischio e generare allerte personalizzate, basate sulla persona, sulla sua storia clinica e sul suo modo di vivere, minimizzando falsi positivi (ansia ingiustificata) e falsi negativi (mancata rilevazione).

Approcci Integrati Multidimensionali

Oltre alla componente predittiva, il progetto TIME-CARE adotta un approccio multidimensionale per ottimizzare l'intero continuum della gestione dell'arresto cardiaco extraospedaliero, intervenendo su fasi critiche successive alla prevenzione per massimizzare le probabilità di sopravvivenza. Questa strategia integra tecnologie innovative con protocolli clinici personalizzati, mirando a superare i limiti delle attuali linee guida standardizzate che non tengono conto delle variabilità anatomiche e contestuali individuali.

• Riconoscimento automatico degli arresti in solitudine (circa il 30% dei casi extraospedalieri): un prototipo basato su algoritmi di visione artificiale analizza in tempo reale i flussi video dalle telecamere di sorveglianza domestica o pubblica, identificando pattern specifici come il collasso improvviso, l'assenza di movimento volontario e l'immobilità prolungata compatibile con l’arresto cardiorespiratorio. Una volta rilevato l'evento, il sistema attiva automaticamente protocolli di emergenza, inclusa la notifica ai servizi di emergenza 118, l'attivazione di defibrillatori semiautomatici esterni (DAE) vicini e, potenzialmente, l'avvio di istruzioni vocali per i testimoni o l'interfacciamento con droni per la consegna di attrezzature mediche, riducendo i tempi di intervento in scenari senza testimoni immediati.
• Rianimazione cardiopolmonare (RCP) e defibrillazione personalizzate: il progetto studia l'adattamento anatomico specifico del paziente per le manovre di RCP e il posizionamento ottimale delle piastre defibrillatorie, superando le raccomandazioni standard delle linee guida ERC (European Resuscitation Council) che indicano posizioni toracica fissa (centro sternale). Utilizzando modelli tridimensionali derivati da tomografie computerizzate (TC) precedenti o acquisizioni rapide, gli algoritmi generano mappe personalizzate del torace, identificando il sito ideale per le compressioni (massimizzando il flusso coronarico e cerebrale) e l'orientamento delle piastre per minimizzare l'impedenza transtoracica e ottimizzare la corrente di shock. Questo approccio potrebbe incrementare l'efficacia emodinamica della RCP del 20-30% in base a simulazioni preliminari, con validazione su manichini avanzati e dati retrospettivi.

Il progetto è guidato dal prof. Alberto Zangrillo, Principal Investigator e primario delle Unità Operative di Anestesia e Rianimazione Generale, Cardio-Toraco-Vascolare, nonché dell'Area Unica di Terapia Intensiva Cardiologica e Cardiochirurgica presso l'IRCCS Ospedale San Raffaele di Milano, centro di riferimento per la complessità clinica e tecnologica dell'iniziativa.

Implicazioni Cliniche ed Etiche

TIME-CARE rappresenta un paradigma innovativo di medicina predittiva proattiva, con il potenziale di ridurre significativamente la mortalità da arresto cardiaco extraospedaliero attraverso alert precoci generati da smartwatch, integrando dati biometrici continui in algoritmi IA personalizzati.

Secondo il prof. Tommaso  Scquizzato, l'obiettivo principale non consiste nel trasformare l'intera popolazione in pazienti monitorati costantemente, ma nel fornire un'opportunità terapeutica aggiuntiva a individui realmente a rischio; egli ha sottolineato che, se fosse possibile anticipare anche di pochi secondi gli arresti cardiaci extraospedalieri, l'impatto sulla salute pubblica risulterebbe enorme, considerando che questi eventi causano centinaia di migliaia di decessi annui in Europa con tassi di sopravvivenza inferiori al 10%.

Le sfide etiche centrali includono l'ottimizzazione del bilanciamento tra sensibilità (capacità di rilevare veri positivi) e specificità (riduzione dei falsi positivi) degli algoritmi IA, per prevenire ansia ingiustificata e medicalizzazione eccessiva della popolazione sana; inoltre, emergono questioni di privacy dei dati biometrici, equità nell'accesso tecnologico e responsabilità medico-legale in caso di alert non seguiti o errati.

Conclusioni

TIME-CARE non introduce dispositivi futuristici, ma sfrutta strumenti già diffusi per intercettare segnali precoci di instabilità cardiovascolare, rivoluzionando la prevenzione extraospedaliera. Se validato, l'approccio multidisciplinare – dalla traiettoria HRV alla visione artificiale e RCP personalizzata – potrebbe salvare migliaia di vite, definendo un nuovo standard etico-tecnologico in cardiologia, purché supportato da regolamentazioni rigorose e studi su larga scala entro il 2027.

Fonte: Il Corriere della Sera. Leggi qui l’articolo originale. 

Fonte: Il Fatto Quotidiano. Leggi qui l’articolo originale.