STUDIU ❘ Modul în care dormi poate indica riscul de insuficiență cardiacă cu până la 10 ani înainte
Poate că visele tale nu prezic viitorul, dar modul în care inima ta adoarme ar putea să o facă. Cercetătorii au demonstrat acum că, în primele stadii ale somnului, pe măsură ce sistemul nervos suferă schimbări rapide, activitatea electrică a inimii poate fi utilizată pentru a determina riscurile viitoare pentru sănătate.
Tot ce este necesar sunt datele de la o singură electrodă de electrocardiogramă (ECG), plasată pe piept în timpul somnului.
Cu ajutorul acestora, inteligența artificială poate prezice riscul unei persoane de a suferi de aritmie cardiacă, accident vascular cerebral, insuficiență cardiacă sau deces din orice cauză în următorii 10 ani.
Rezultatele studiului sunt publicate în revista SLEEP, cu sprijinul Institutelor Naționale de Sănătate din SUA (NIH).
„Această nouă abordare are potențialul de a identifica persoanele expuse riscului de boli cardiovasculare cu ani înainte de apariția simptomelor clinice”, afirmă David Goff, director interimar al Institutului Național pentru Inimă, Plămâni și Sânge (NHLBI) din cadrul NIH.
„Evaluarea măsurii în care aceste informații îmbunătățesc predicția tradițională a riscului reprezintă un pas important următor.”
Echipa de cercetare, condusă de oameni de știință de la Universitatea Emory, a antrenat mai întâi un sistem de învățare profundă pe baza datelor de sănătate publică ale a aproape 16.000 de pacienți.
Acești pacienți au fost înrolați într-un studiu privind somnul la Spitalul General din Massachusetts, din Boston, iar, în cadrul studiului, activitatea cardiacă le-a fost măsurată în timpul somnului cu ajutorul unui ECG.
Odată antrenat, sistemul de IA a fost apoi testat pe încă două seturi de date, incluzând aproape 10.000 de pacienți de la Spitalul Universitar Emory și 13.000 de pacienți de la Centrul Medical Beth Israel Deaconess din Boston.
În final, modelul a reușit să clasifice participanții în diferite niveluri de risc cardiovascular pe termen lung.
După ajustarea pentru factorii de risc convenționali și caracteristicile somnului, sistemul de IA a putut prezice riscul pe 10 ani al apariției mai multor evenimente cardiovasculare.
Pentru fiecare creștere cu o abatere standard a scorului de risc al sistemului de IA, s-a înregistrat un risc cu 103 până la 172 la sută mai mare de fibrilație atrială, care reprezintă o bătăi neregulate ale inimii.
De asemenea, s-a înregistrat un risc cu 19–40% mai mare de accident vascular cerebral, un risc cu 69–133% mai mare de insuficiență cardiacă și un risc cu 65–82% mai mare de deces din orice cauză.
Doar un singur grup a prezentat un risc semnificativ crescut de infarct miocardic viitor, sau atac de cord.
Incidența cumulativă a fibrilației atriale, a accidentului vascular cerebral, a atacului de cord, a insuficienței cardiace și a decesului în timp, conform riscului cardiovascular prezis de IA pe baza înregistrărilor ECG nocturne. Culoarea roșie indică un risc ridicat, portocaliul un risc mediu, iar verde un risc scăzut, pentru două cohorte independente de pacienți. (Koscova et al., SLEEP, 2026)
„Este important de menționat că am constatat că adăugarea scorului obținut din modelul nostru de învățare profundă a îmbunătățit predicția rezultatelor cardiace dincolo de factorii de risc stabiliți”, afirmă Gari Clifford, autor al studiului și profesor de inginerie biomedicală la Georgia Institute of Technology.
„Includerea acestor scoruri în studiile privind somnul are un potențial imens pentru îmbunătățirea depistării precoce a bolilor cardiovasculare, pentru identificarea persoanelor cu risc maxim și pentru o abordare mai proactivă în îngrijirea pacienților.”
Problemele legate de somn, precum insomnia, sunt factori de risc cunoscuți pentru bolile cardiovasculare.
În timpul unui test de polisomnografie (PSG), care reprezintă standardul de referință pentru diagnosticarea tulburărilor de somn, se înregistrează adesea și activitatea cardiacă.
Însă, cu excepția cazului în care aceste date semnalează un semnal de alarmă grav, rezultatele sunt rareori luate în considerare.
Toate aceste informații subtile privind funcția cardiacă ar putea fi irosite.
Modelele tradiționale de evaluare a riscului cardiovascular iau în considerare, de obicei, înregistrările ECG realizate atunci când o persoană este trează sau merge.
Însă, în timpul somnului, acestea pot înregistra, de asemenea, fluctuații importante.
Folosind un algoritm de învățare profundă, cercetătorii din SUA au descoperit acum că înregistrările ECG prezintă o valoare predictivă puternică pentru rezultatele privind sănătatea cardiovasculară atunci când sunt combinate cu etapele somnului.
Acest lucru este valabil chiar și după ajustarea pentru alți factori de risc cardiovasculari, precum vârsta, sexul, diabetul, hipertensiunea și fumatul.
În timpul celei mai ușoare faze a somnului, de exemplu, modificările modelelor ritmului cardiac și ale conducerii electrice par să fie deosebit de indicative pentru riscurile viitoare de sănătate.
„Aceste fluctuații autonome rapide pot amplifica anomaliile subtile din dinamica ritmului cardiac sau din modelele de conducere”, explică autorii.
De fapt, integrarea datelor derivate din ECG în timpul somnului a îmbunătățit modelele actuale de risc cardiovascular cu până la 6% pentru fibrilația atrială, cu până la 9% pentru insuficiența cardiacă și cu până la 7% pentru predicția mortalității.
Aceste creșteri absolute pot părea modeste, explică autorii, dar îmbunătățesc totuși capacitatea noastră de a distinge persoanele care dezvoltă insuficiență cardiacă de cele care nu o dezvoltă, dincolo de mijloacele tradiționale.
Odată cu dezvoltarea continuă, sistemul de IA are potențialul de a ajuta personalul medical să identifice pacienții cu tulburări de somn care ar putea prezenta un risc suplimentar de insuficiență cardiacă.
„În viitor, abordări analitice dovedite precum aceasta ar putea fi integrate în testele de diagnostic existente pentru pacienții supuși studiilor de somn, ca instrument de screening pentru multiple evenimente cardiovasculare adverse”, afirmă Goff.
