L’antico filosofo greco Aristotele una volta concluse che il cuore umano ha tre camere e che era l’organo più importante dell’intero corpo, che governa il movimento, le sensazioni e il pensiero. Ma Aristotele aveva ragione nell’osservare che il cuore è un organo vitale, che pompa il sangue al resto del corpo per raggiungere altri organi vitali. Quando una condizione pericolosa per la vita come l’insufficienza cardiaca colpisce, il cuore perde gradualmente la capacità di fornire ad altri organi abbastanza sangue e sostanze nutritive che consentano loro di funzionare. Ricercatori del MIT e della Harvard Medical School hanno recentemente pubblicato un documento di accesso aperto in Nature Communications Medicine, introducendo un approccio di deep learning non invasivo che analizza i segnali dell’elettrocardiogramma (ECG) per prevedere con precisione il rischio di un paziente di sviluppare insufficienza cardiaca. In una sperimentazione clinica, il modello ha mostrato risultati con una precisione paragonabile a quella delle procedure standard, ma più invasive, dando speranza a chi è a rischio di insufficienza cardiaca. “Questo documento è il culmine di cose di cui ho parlato in altri luoghi per diversi anni”, afferma l’autore senior del documento Collin Stultz, direttore del programma Harvard-MIT in scienze e tecnologia della salute e affiliato alla clinica MIT Abdul Latif Jameel per l’apprendimento automatico in salute (Jameel Clinic). “L’obiettivo di questo lavoro è quello di identificare coloro che cominciano a ammalarsi ancor prima che manifestino i sintomi, in modo da poter intervenire abbastanza presto per evitare l’ospedalizzazione”. Delle quattro camere del cuore, due sono atria e due sono ventricoli. Il lato destro del cuore ha un atrio e un ventricolo, e viceversa. In un cuore umano sano, queste camere funzionano in sincronia ritmica: il sangue povero di ossigeno fluisce nel cuore attraverso l’atrio destro.
Fonte: MIT
Image: Adobe Stock
Ricevi le ultime attualità sul mondo tech!
