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L’uso di dispositivi indossabili potrebbe trasformare il monitoraggio dello scompenso cardiaco e consentire di individuare i pazienti a maggior rischio di peggioramento, prima che si renda necessario un ricorso non programmato all’assistenza sanitaria.
A suggerirlo è uno studio condotto da un gruppo di ricercatori del Ted Rogers Centre for Heart Research e del Peter Munk Cardiac Centre dell’Università di Toronto, e pubblicato sulla rivista Nature Medicine (https://www.nature.com/articles/s41591-026-04247-3).
Scompenso cardiaco: cos'è e come si manifesta
Nelle persone con scompenso cardiaco il cuore non è in grado di pompare una quantità di sangue sufficiente a soddisfare le esigenze dell’organismo. La malattia si caratterizza per un andamento irregolare, con periodi di relativa stabilità alternati a improvvise riacutizzazioni che richiedono cure urgenti o un ricovero ospedaliero.
Riconoscere precocemente i segnali di un possibile peggioramento potrebbe permettere di intervenire prima che la situazione diventi più grave. Uno dei principali parametri utilizzati per valutare la capacità cardiorespiratoria e la prognosi dei pazienti con scompenso cardiaco è il consumo di ossigeno di picco (pVO₂), normalmente misurato attraverso il test cardiopolmonare da sforzo (CPET). Si tratta però di una ‘fotografia istantanea’, riferita a un momento specifico che non consente di seguire l’evoluzione della malattia nella vita quotidiana.
Segnali di peggioramento dello scompenso cardiaco
I ricercatori si sono chiesti se i dati raccolti quotidianamente da uno smartwatch, relativi a diversi parametri fisiologici e all’attività del paziente, potessero essere utilizzati per stimarenel tempo il consumo di ossigeno di picco (pVO₂) e individuare eventuali segnali di peggioramento.
La risposta è arrivata dallo sviluppo del modello di intelligenza artificiale TRUE-HF (Ted Rogers Understanding Exacerbations of Heart Failure). Basato su algoritmi di deep learning, il modello consente di stimare il pVO₂ a partire dai dati raccolti dallo smartwatch.
Nella prima fase dello studio, i ricercatori hanno seguito per circa tre mesi 154 pazienti con scompenso cardiaco, raccogliendo attraverso un Apple Watch diversi dati relativi all’attività e ai parametri fisiologici.
Le stime del consumo di ossigeno di picco così ottenute sono risultate coerenti con i valori di pVO₂ misurati mediante il test cardiopolmonare da sforzo.
Il risultato più interessante riguarda il cambiamento dei pVO2 nel tempo e il suo legame con il rischio di peggioramento; un calo del 10% è risultato associato a una probabilità circa 3,6 volte maggiore di andare incontro a un evento imprevisto. Inoltre è stato calcolato che il segnale anticipava di circa 7 giorni il ricorso effettivo all’assistenza sanitaria.
L'efficacia del monitoraggio non sembra dipendere dal tipo di smartwatch
Per capire se il metodo potesse funzionare anche in un altro tipo di popolazione e con un dispositivo indossabile diverso, i ricercatori hanno validato il modello in un secondo gruppo di 63 pazienti utilizzando i dati dell’All of Us Research Program, raccolti attraverso dispositivi Fitbit, dotati di un minor numero di sensori.
Anche in questa popolazione una riduzione del pVO₂ stimato dallo smartwatch era associata a una maggiore probabilità di un successivo ricorso non programmato all’assistenza sanitaria. Il segnale compariva con un anticipo mediano di circa 21 giorni rispetto all’evento.
La possibilità di fare previsioni, viene sottolineato nello studio, dipende quindi dal tempo e dalla durata della rilevazione, piuttosto che dal tipo di dispositivo.
Secondo gli Autori, i risultati dello studio suggeriscono che il monitoraggio continuo attraverso dispositivi indossabili di uso comune come gli smartwatch, potrebbe offrire un nuovo modo per seguire nel tempo la capacità cardiorespiratoria delle persone con scompenso cardiaco e individuare i cambiamenti associati a un successivo peggioramento. Lo stesso principio è già applicato con successo in altri ambiti clinici, come il monitoraggio fetale in gravidanza.
Viene comunque precisato che il disegno osservazionale dello studio non permette di trarre conclusioni definitive, e richiede ulteriori conferme di ricerca in grado di stabilire se le misurazioni dei parametri fisiologici rilevate tramite smartwatch possano essere utilizzate per prendere decisioni cliniche.
