DEEP LEARNING PER SCOPRIRE DIFETTI CARDIACI

Ricercatori del Brigham and Women’s Hospital e della Keio University in Giappone hanno sviluppato un modello di deep learning in grado di esaminare gli elettrocardiogrammi alla ricerca di segni di difetti del setto atriale (ASD), secondo uno studio pubblicato la scorsa settimana su eClinicalMedicine. L’ASD è un difetto cardiaco congenito causato da un foro nella parete che divide le camere superiori del cuore. Durante lo sviluppo, il cuore di un feto può presentare diverse di queste aperture, che in genere si chiudono da sole durante la gravidanza o poco dopo la nascita. Se una di queste aperture non si chiude, si verifica l’ASD, che porta a un aumento del flusso sanguigno attraverso i polmoni. Questo può causare danni ai vasi sanguigni dei polmoni nel corso del tempo, con un rischio maggiore di gravi complicazioni come battito cardiaco anomalo, ipertensione polmonare, ictus e insufficienza cardiaca in età adulta

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