Un’app di analisi vocale utilizzata dai pazienti con insufficienza cardiaca a casa riconosce il liquido nei polmoni tre settimane prima di un ricovero non pianificato o di un’intensificazione del trattamento farmacologico ambulatoriale. La ricerca tardiva viene presentata a Heart Failure 2022, un congresso scientifico della Società Europea di Cardiologia (ESC). 1
“L’attuale standard di cura non è abbastanza buono per mantenere i pazienti con insufficienza cardiaca in salute e fuori dall’ospedale”, ha affermato l’autore dello studio, il professor William Abraham della Ohio State University, Columbus, USA. “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 del paziente peggiorino e quindi evitare il ricovero in ospedale”.
Nei pazienti con insufficienza cardiaca, il cuore non pompa il sangue nel corpo come dovrebbe. Il liquido 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 ricovero in ospedale e può essere pericolosa per la vita. Attualmente, la congestione polmonare viene monitorata chiedendo ai pazienti di pesarsi ogni giorno e di segnalare qualsiasi aumento sostanziale. I pazienti sono inoltre invitati a segnalare il peggioramento dei sintomi come mancanza di respiro, necessità di sollevare la testa durante la notte per respirare comodamente e dormire e gonfiore ai piedi o alle caviglie.
L’app di analisi del linguaggio utilizzata nello studio attuale ha precedentemente dimostrato di rilevare il liquido nei polmoni di pazienti ricoverati in ospedale con insufficienza cardiaca acuta. 2 Questo studio ha studiato la sua capacità di predire il peggioramento dell’insufficienza cardiaca nei pazienti che vivono a casa.
Lo studio ha incluso 180 pazienti con insufficienza cardiaca che assumevano i 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 linea di base per ogni singolo paziente durante un periodo di stabilità. Rileva quindi i cambiamenti nel linguaggio nel tempo che indicano il liquido nei polmoni”.
I ricercatori hanno esaminato se gli avvisi di congestione polmonare predicessero eventi di insufficienza cardiaca, definiti come almeno un peggioramento dei sintomi che ha portato al ricovero o all’escalation del trattamento farmacologico ambulatoriale . Lo hanno fatto confrontando la data dell’avviso 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 avvisi” erano quelli emessi al di fuori della finestra di 31 giorni prima di un evento.
Il professor Abraham ha osservato che un “vero avviso” avrebbe continuato a essere emesso ogni giorno fino a quando non si fosse verificato l’evento di insufficienza cardiaca. Ha detto: “In questo studio, gli avvisi non sono stati presi in considerazione dai medici poiché l’obiettivo era determinare le prestazioni diagnostiche dello strumento. Nella vita reale, le notifiche sarebbero state inviate al medico del paziente fino a quando non avesse ricevuto risposta. Qui abbiamo seguito i pazienti longitudinalmente per il peggioramento degli eventi di insufficienza cardiaca e quindi abbiamo esaminato se c’era un avviso prima di quell’evento, ovvero un “vero avviso”. Se non c’era nessun avviso, il sistema non è riuscito a prevedere l’evento. Gli avvisi non seguiti da un peggioramento dell’evento di insufficienza cardiaca erano “falsi avvisi”.
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%) erano 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 avviso in media ogni 4,8 mesi, con una media di 2,5 avvisi errati ogni anno.
Il professor Abraham ha affermato: “In questo studio basato sulla comunità, un’app di analisi vocale è stata in grado di prevedere la maggior parte dei casi di peggioramento dell’insufficienza cardiaca con molto 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 indagheranno se la modifica della gestione del paziente a seguito di un avviso, ad esempio aumentando la dose di diuretico per eliminare i liquidi in eccesso, possa prevenire i ricoveri”.
Riferimenti e note
1 L’abstract “HearO™ community study: remote speech analysis to predicting peggioramento degli eventi di insufficienza cardiaca” sarà presentato durante la sessione ” Late-Breaking Science – Devices ” che si terrà il 21 maggio alle 15:50 CEST nella Sala 3.
2 Amir O, Abraham WT, Azzam ZS, et al . Analisi vocale a distanza nella valutazione di pazienti ospedalizzati con scompenso cardiaco acuto. JACC . 2022;10:41–49.
