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Un nuovo sistema basato sull’intelligenza artificiale (IA), sviluppato dalla Johns Hopkins University, è in grado di prevedere con grande precisione quali pazienti rischiano di morire per arresto cardiaco improvviso. Questo sistema è molto più efficace dei metodi usati oggi dai medici.

Il cuore del progetto è la capacità dell’IA di analizzare in profondità le immagini del cuore – in particolare quelle ottenute con la risonanza magnetica (MRI) – insieme a tante altre informazioni contenute nelle cartelle cliniche dei pazienti. Questi dati, messi insieme, rivelano aspetti della salute del cuore che finora erano difficili o impossibili da individuare.

Perché è così importante?
Attualmente, molti pazienti rischiano la vita perché non ricevono cure preventive adeguate, mentre altri si sottopongono a interventi invasivi, come l’impianto di defibrillatori, che poi si rivelano inutili. Con questo nuovo sistema, è possibile capire con maggiore precisione chi ha davvero bisogno di un intervento e chi no.
Lo studio, pubblicato su Nature Communications, si è concentrato su una malattia chiamata cardiomiopatia ipertrofica, una delle patologie cardiache ereditarie più comuni al mondo (colpisce una persona ogni 200-500). È anche una delle principali cause di morte improvvisa nei giovani e negli sportivi.
Molte persone con questa malattia vivono bene e senza problemi. Tuttavia, una parte di loro ha un rischio molto alto di infarto improvviso, e finora era difficile capire chi fossero. Le linee guida usate oggi da medici americani ed europei riescono a identificare correttamente i pazienti a rischio solo nel 50% dei casi, cioè poco meglio del caso.

Come funziona il nuovo modello?
Il sistema, chiamato MAARS (Multimodal Artificial Intelligence for Arrhythmic Risk Stratification), utilizza deep learning, cioè una tecnologia avanzata di intelligenza artificiale, per analizzare in dettaglio tutte le informazioni disponibili: dati clinici, esami e soprattutto immagini MRI del cuore.
Un aspetto chiave è la capacità del sistema di identificare le cicatrici nel tessuto cardiaco (fibrosi), che aumentano il rischio di morte improvvisa. Queste cicatrici sono visibili nelle risonanze magnetiche, ma finora i medici non riuscivano a interpretarle in modo efficace. L’intelligenza artificiale, invece, riesce a “vedere” e interpretare queste immagini in modo molto dettagliato.

I risultati sono promettenti
Il modello è stato testato su pazienti veri, curati secondo le linee guida tradizionali presso l’ospedale Johns Hopkins e il Sanger Heart & Vascular Institute. I risultati sono stati sorprendenti:
• Il sistema ha raggiunto un’accuratezza dell’89% nell’identificare i pazienti a rischio.
• Per la fascia di età tra i 40 e i 60 anni, quella più esposta al rischio, l’accuratezza è salita al 93%.
• Rispetto alle linee guida attuali, che hanno una precisione del 50%, si tratta di un enorme passo avanti.
Inoltre, il sistema non si limita a dire “sì” o “no”: spiega anche perché un paziente è a rischio, aiutando così i medici a creare piani di cura personalizzati.

Quali sono i prossimi passi?
Il team di ricerca vuole ora testare il modello su un numero più ampio di pazienti e adattarlo ad altre malattie cardiache, come la sarcoidosi cardiaca o la cardiomiopatia aritmogena del ventricolo destro.
Questo strumento può davvero rivoluzionare la medicina cardiologica. Migliora la nostra capacità di prevenire la morte improvvisa e ci dà informazioni utili per salvare vite.

Vedi anche: https://www.nature.com/articles/s44161-025-00679-1