Rilevamento della stenosi aortica con auscultazione da smartphone utilizzando l'apprendimento automatico (HEARTBEAT-Pilot)

La stenosi aortica grave viene solitamente trattata chirurgicamente o interventistica, rendendola la più frequentemente trattata tra le malattie della valvola cardiaca. In genere, la stenosi aortica grave viene diagnosticata solo dopo la comparsa dei primi sintomi. Tuttavia, gli studi iniziali suggeriscono che il trattamento della stenosi aortica asintomatica potrebbe anche prolungare la durata della vita degli individui affetti. Pertanto, per lo screening sarebbe auspicabile un metodo diagnostico ampiamente applicabile ed economicamente vantaggioso.

L’attuale gold standard per la diagnosi della stenosi aortica è l’ecocardiografia. Consente misurazioni e valutazioni dettagliate, assistendo nel rilevamento e nella valutazione diagnostica. Tuttavia, richiede molto tempo e quindi non è facilmente applicabile a una popolazione più ampia. In alternativa è adatta l'auscultazione come metodo acustico, in cui è possibile rilevare con uno stetoscopio le tipiche variazioni di rumore dovute a turbolenze nel flusso sanguigno.

Poiché gli stetoscopi sono accessibili solo in modo condizionato per l'uso personale, sia in termini di disponibilità che di usabilità, questo studio mira a verificare se un'applicazione mobile basata sull'intelligenza artificiale per i comuni smartphone che utilizzano microfoni integrati possa essere utilizzata anche a scopo diagnostico. A questo scopo vengono registrate registrazioni microfoniche nei tipici cinque punti di auscultazione di 50 pazienti con stenosi aortica grave e 50 pazienti senza alcuna malattia valvolare cardiaca rilevante. Come riferimento servono uno stetoscopio digitale (3M Deutschland GmbH, Germania) e i risultati dell'ecocardiografia. Sulla base dei dati, in una prima fase verrà sviluppato un modello di classificazione in grado di rilevare gravi stenosi aortiche nelle registrazioni dello smartphone utilizzando l’apprendimento automatico.