L'IA segnala i pazienti con scompenso a rischio di perdere autonomia

Per molti pazienti anziani con scompenso cardiaco, lasciare vivo l'ospedale non significa la fine della prova. All'Università Juntendo, in Giappone, un team guidato dalla professoressa associata Kanji Yamada ha voluto capire quali di loro sarebbero tornati a casa per poi perdere, gradualmente, la capacità di vivere da soli. Hanno seguito 6.382 pazienti di 65 anni e oltre ricoverati per scompenso cardiaco, sottoposti a fisioterapia e autonomi prima del ricovero.

La maggior parte degli strumenti prognostici si pone una sola domanda: il paziente morirà o sarà nuovamente ricoverato? Il team di Yamada ha costruito un modello basato su XGBoost, un metodo di apprendimento automatico che combina numerose regole decisionali, e lo ha alimentato con 77 predittori candidati. Gli input più forti sono stati rilevati dai fisioterapisti alle dimissioni: la velocità massima di deambulazione, lo Short Physical Performance Battery (un insieme di test di equilibrio, cammino e stazione eretta), la forza di presa e il Barthel Index, una scala delle attività della vita quotidiana. A completare il quadro è stata la fragilità prima del ricovero, misurata con il Kihon Checklist. Il modello è stato valutato con un metodo di «leave-one-site-out» annidato, che lo verifica su centri da cui non ha appreso.

Su un punto i risultati sono chiari. Tra i pazienti, 2.076 hanno subito un declino funzionale e 928 sono morti entro un anno, mentre 3.378 hanno mantenuto la propria autonomia. La versione del modello a dieci variabili ha «superato in modo significativo» i punteggi basati sulla fragilità. La velocità di deambulazione e la fragilità prima del ricovero sono tra i predittori più influenti, davanti alla frazione di eiezione, cioè la misura di quanto bene il cuore pompa il sangue. Il modello ha inoltre suddiviso i pazienti in quattro gruppi di rischio. Il più sorprendente comprende 1.732 pazienti con una probabilità dell'89% di sopravvivere all'anno, ma con un tasso di declino funzionale del 57%. In altre parole, molti di coloro che rischiano di più di perdere l'autonomia non sono quelli che rischiano di più di morire.

«Poter vivere in autonomia è importante per molti pazienti quanto la durata della vita», afferma Yamada. «Invece di chiederci soltanto se un paziente sopravviverà, dobbiamo chiederci se riuscirà a mantenere la vita che considera importante dopo le dimissioni».

Per i medici, la promessa concreta è un elenco più ristretto di pazienti che hanno bisogno di aiuto. Il team propone che l'individuazione del gruppo a bassa mortalità e alto declino possa aiutare le équipe a dare priorità a una riabilitazione ambulatoriale o domiciliare più intensiva dopo le dimissioni. I ricercatori hanno anche realizzato un prototipo di applicazione web che stima il rischio individuale alle dimissioni e simula come una velocità di deambulazione maggiore potrebbe modificarlo. Gli autori precisano che si tratta ancora di un prototipo e che sono necessari studi di implementazione per verificare se le decisioni guidate dal modello migliorino davvero gli esiti dei pazienti. Non è indicata alcuna tempistica per un utilizzo clinico.