Ecg e intelligenza artificiale per la sindrome del Qt lungo

Diagnosi migliori rispetto all’esame di un cardiologo

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L’utilizzo combinato di un elettrocardiogramma a 12 derivazioni e di un algoritmo di intelligenza artificiale riesce a individuare con più facilità l’esistenza di una sindrome del Qt lungo (Lqts) rispetto all’esame di un cardiologo esperto.

A dirlo è uno studio pubblicato su Jama Cardiology da un team della Mayo Clinic di Rochester diretto da Michael Ackerman, che spiega:

«Il 25-40% delle persone con Lqts, una patologia congenita che colpisce un individuo su duemila, pur avendo valori normali di Qt corretto (Qtc) ha un rischio di morte improvvisa basso ma pur sempre presente», scrivono gli autori.

Molti decessi si verificano dopo la somministrazione di farmaci che prolungano il Qt.

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