Rilevamento e Previsione di Precisione delle Aritmie Atriali Utilizzando l'Intelligenza Artificiale e Dispositivi Indossabili Consumer (REMOTE-AF2)

La fibrillazione atriale (FA) è l'aritmia cardiaca più diffusa, che colpisce oltre un milione di persone nel Regno Unito. È associata a un aumento della morbilità e mortalità cardiovascolare e costa al NHS tra 1,4 e 2,5 miliardi di sterline all'anno. I metodi attuali per rilevare la FA includono la palpazione del polso opportunistica, gli elettrocardiogrammi (ECG) a 12 derivazioni in un singolo momento, il monitoraggio ambulatoriale Holter e i registratori ad anello impiantabili (ILR). I metodi di monitoraggio intermittente più utilizzati, come gli ECG e il monitoraggio Holter, sono limitati in termini di durata e hanno rese di rilevamento inferiori per le aritmie atriali. All'altro estremo dello spettro, l'ILR può fornire un rilevamento continuo e accurato delle aritmie, ma è invasivo e richiede competenze specialistiche per l'impianto, il monitoraggio e l'analisi.

Negli ultimi anni, l'uso di dispositivi mobili indossabili per la salute (mHealth) è emerso come un'opzione diretta al consumatore per monitorare parametri come la frequenza cardiaca e i livelli di attività. Da una prospettiva clinica, offrono potenzialmente un approccio investigativo meno invasivo e conveniente, con soluzioni di monitoraggio remoto per prevedere e rilevare la FA. Questa tecnologia ha un potenziale significativo in termini di monitoraggio passivo, non invasivo e continuo per aiutare la diagnosi precoce e la gestione della FA.

Lo studio originale REMOTE-AF (NCT05037136) ha sviluppato una metodologia innovativa per rilevare la FA utilizzando dati derivati da PPG da un dispositivo indossabile. Questo studio migliorerà ulteriormente questo lavoro fondamentale reclutando pazienti per sviluppare un algoritmo multi-parametrico abilitato all'intelligenza artificiale utilizzando dati derivati da PPG per rilevare la FA.