La pandemia ha sicuramente accelerato processi bloccati da anni in ambito di informatizzazione e telemedicina. In epoca di Covid, la definizione dei percorsi più appropriati per i pazienti, in attesa dei tamponi molecolari, continua ad avere un ruolo importante. In epoca di big data, intelligenza artificiale, reti neurali la possibilità di combinare descrittori e parametri multipli può orientare diagnosi, prognosi e percorsi di gestione delle patologie. Esistono certamente importanti aspetti da sorvegliare relativi alla protezione ed archiviazione dati, completezza e qualità dei dati e segnali, analisi di accuratezza e predittività. L'intelligenza artificiale applicata mediante algoritmi complessi all'elettrocardiogramma di soggetti osservati in epoca Covid, in tutte le sue componenti, segmenti e variazioni dinamiche, è stata utilizzata per vari scopi in vari ambiti e può consentire in ambito Covid di discriminare i soggetti non portatori d'infezione anche indipendentemente da un evidente coinvolgimento cardiaco. Come tutti i dati ed osservazioni vanno contestualizzati. Lo afferma uno studio pubblicato sulla prestigiosa rivista Mayo Clinic Proceedings (2021, 96; 2081-2094) effettuato in 4 continenti coordinato dall'Universita' di Stanford-Rochester USA ed al quale ha collaborato la SC Cardiologia dell'Università degli Studi di Trieste-ASUGI presso l'Ospedale Universitario di Cattinara.
Oltre 35mila tracciati analizzati (33% Covid positivi) con un valore predittivo negativo per l'esclusione di diagnosi del 99%.
Lo studio, oltre che per l'autorevolezza delle istituzioni internazionali coinvolte, costituisce un contributo sulla strada dell'impiego di variabili multiple per il miglioramento dei processi gestionali in medicina.
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