Un model de învățare automată identifică nerecuperatorii la reabilitarea cardiacă prin exerciții
Exercițiile fizice reprezintă un element esențial în reabilitarea cardiacă pentru pacienții cu boală coronariană, având recomandări de top în reducerea riscului de evenimente cardiovasculare viitoare.
Totuși, o proporție semnificativă de pacienți, estimată la unul din cinci sau mai mult, nu prezintă îmbunătățiri măsurabile în capacitatea de exercițiu, în ciuda finalizării unui program complet de reabilitare. Identificarea acestor „non-responders” înainte de începerea tratamentului ar permite medicilor ajustarea planurilor terapeutice, evitând astfel descoperirea lipsei de beneficii după săptămâni de terapie.
O nouă cercetare realizată de cercetători de la Universitatea Witten/Herdecke și Clinica DRV Königsfeld din Germania, în colaborare cu colegi de la FORTH din Grecia, a folosit învățarea automată pentru a aborda această provocare. Aceștia au analizat datele provenite de la 353 de pacienți cu boală coronariană care au suferit un atac de cord și/sau au fost supuși unor intervenții precum angioplastia sau bypass-ul, toți completând 3 până la 4 săptămâni de reabilitare cardiacă în regim internat.
Folosind doar informațiile colectate la începutul reabilitării, inclusiv teste de efort cardiopulmonar și analiza undelor de puls, echipa a antrenat zece algoritmi diferiți de învățare automată pentru a prezice care pacienți vor prezenta o îmbunătățire clinic semnificativă în consumul maxim de oxigen (V̇O₂peak), un marker esențial al fitness-ului cardiovascular și supraviețuirii pe termen lung. Dintre algoritmii testați, modelul Random Forest a avut cele mai bune rezultate, clasificând corect respondenții și non-respondentii cu o acuratețe de 77%.
Studiul, condus de profesorii Boris Schmitz și Frank Mooren de la Universitatea Witten/Herdecke, a fost disponibil online pe 5 mai 2026, în Journal of Sport and Health Science.
La începutul reabilitării, respondenții și non-respondentii păreau foarte asemănători în ceea ce privește măsurile clinice standard, cum ar fi vârsta, sexul, indicele de masă corporală, fitnessul de bază și istoricul medical, care nu distingeau fiabil cele două grupuri. Folosind tehnici de inteligență artificială explicabilă (analiza SHAP), cercetătorii au descoperit că cei mai influenți predictori proveneau din eficiența cu care pacienții respirau în timpul testelor de exercițiu și din rigiditatea arterelor. Pacienții care au avut un consum mai mare de ventilație per unitate de oxigen consumat, o rezervă de respirație mai mică sau o rigiditate arterială mai mare (viteza undelor de puls mai mare) aveau șanse mai mici să își îmbunătățească fitnessul prin antrenament.
De asemenea, două clase de medicamente pentru tensiunea arterială, blocantele receptorilor de angiotensină II și blocantele canalelor de calciu, au influențat predicțiile, în timp ce tipul sau severitatea bolii cardiace subiacente au avut o influență redusă asupra rezultatului.
„Modelul nostru arată că putem identifica non-respondentii probabili folosind date care sunt deja colectate în mod obișnuit la începutul reabilitării cardiace”, a declarat profesorul Schmitz. „Aceasta deschide calea pentru personalizarea programelor de exerciții pentru fiecare individ, în loc să aplicăm același plan de antrenament tuturor, astfel încât pacienții care au șanse mici să beneficieze de antrenamentul standard să fie identificați devreme și să li se ofere intervenții ajustate sau mai intensive.”
Autorii subliniază că rezultatele sugerează un model de reabilitare cardiacă mai personalizat, în care caracteristicile vasculare și respiratorii de bază, și nu doar factorii de risc tradiționali, cum ar fi vârsta sau severitatea bolii, ajută la ghidarea designului programelor de exerciții pentru fiecare pacient. Aceștia avertizează că modelul a fost dezvoltat într-o populație clinică specifică și va necesita o validare suplimentară în rândul pacienților mai în vârstă, celor cu condiții de sănătate suplimentare și în programe de reabilitare structurate diferit față de cel studiat. Pasul următor al echipei este un studiu controlat randomizat pentru a testa dacă non-respondentii preziciți beneficiază de antrenamente aerobice intermitente ajustate individual, cu scopul de a reduce numărul pacienților care finalizează reabilitarea fără câștiguri semnificative în fitness.
