I Vantaggi dell'IA Indossabile nella Gestione Post-Dimissione dei Pazienti con IMA

Questo studio prospettico, aperto e randomizzato controllato mira a valutare i benefici clinici dei modelli di rischio basati su intelligenza artificiale tramite dispositivi indossabili nella gestione post-dimissione dei pazienti con infarto miocardico acuto (IMA). Un totale di 200 pazienti che hanno subito un intervento coronarico percutaneo (PCI) e hanno fornito il consenso informato saranno arruolati, inclusi quelli con frazione di eiezione ventricolare sinistra (FEVS) sia preservata che ridotta.

I partecipanti saranno assegnati in modo casuale al gruppo di controllo o al gruppo di intervento in un rapporto 1:1. Tutti i pazienti saranno dotati di uno smartwatch indossabile e monitorati continuamente per 3 mesi dopo la dimissione. I dati raccolti includeranno segnali fisiologici, parametri del sonno e dell'attività. In entrambi i gruppi, i pazienti riceveranno follow-up telefonici settimanali e visite ambulatoriali mensili per registrare sintomi, uso di farmaci ed eventi avversi.

Nel gruppo di intervento, i dati del dispositivo indossabile e i risultati analitici dell'IA saranno resi disponibili sia ai pazienti che ai loro medici. Queste informazioni saranno discusse durante i follow-up e utilizzate per supportare la modifica dello stile di vita, l'aggiustamento della terapia farmacologica e il processo decisionale clinico. Nel gruppo di controllo, i dati dell'IA saranno raccolti ma non condivisi né utilizzati per la gestione clinica durante il periodo dello studio.

L'endpoint primario dello studio è il tempo trascorso fino alla prima riospedalizzazione non pianificata entro 3 mesi, inclusi i ricoveri dovuti a dolore toracico, scompenso cardiaco, aritmia, infarto miocardico ricorrente o decesso. Gli endpoint secondari includono: Variazione del punteggio del Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire-12 (KCCQ-12) dal basale a 3 mesi; variazione della frazione di eiezione ventricolare sinistra (FEVS) misurata mediante ecocardiografia tra il basale e i 3 mesi.

I ricercatori ipotizzano che il monitoraggio e il feedback basati su dispositivi indossabili assistiti dall'IA miglioreranno il rilevamento precoce di eventi cardiovascolari avversi, ridurranno le ospedalizzazioni non pianificate, aumenteranno la FEVS nei pazienti con FEVS ridotta alla dimissione e miglioreranno la qualità della vita rispetto alle cure post-dimissione standard.