Învățarea automată poate identifica pacienții vârstnici cu insuficiență cardiacă în risc de dependență
Pentru persoanele vârstnice cu insuficiență cardiacă, ieșirea din spital în viață nu garantează întoarcerea la o viață independentă. Pierderea independenței poate diminua calitatea vieții, poate crește povara asupra îngrijitorilor și poate amplifica nevoile de îngrijire. Totuși, majoritatea abordărilor de prognoză se concentrează pe deces sau reinternare, ceea ce îngreunează identificarea pacienților care sunt susceptibili de a supraviețui, dar de a-și pierde independența.
În acest context, o echipă de cercetare condusă de Kanji Yamada de la Departamentul de Terapie Fizică, Facultatea de Științe ale Sănătății, Universitatea Juntendo, Japonia, a realizat o analiză pe un lot de 6.382 de pacienți cu vârsta de 65 de ani sau mai mult, care fuseseră internați pentru insuficiență cardiacă, au primit terapie fizică și erau independenți în activitățile lor înainte de internare. Folosind Registrul J-Proof HF, cercetătorii au dezvoltat un model de tip eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) pentru a prezice menținerea funcțională, declinul funcțional sau decesul la 1 an după externare. Studiul a fost publicat online în Journal of Cardiac Failure pe 20 august 2026.
Echipa a utilizat 77 de predictori candidați. Modelul a inclus evaluări efectuate de terapeuți fizici la externare, precum viteza maximă de mers, Short Physical Performance Battery (SPPB), forța de strângere a mâinii și Indicele Barthel (BI), precum și fragilitatea preadmisională măsurată cu ajutorul Kihon Checklist (KCL). Un model Top-10, mai restrâns, a fost evaluat folosind validarea nested leave-one-site-out și comparat cu scorurile bazate pe KCL.
După un an, 2.076 de pacienți au experimentat declin funcțional, iar 928 au decedat, în timp ce 3.378 au menținut independența funcțională. Modelul Top-10 XGBoost a depășit semnificativ scorul modificat KCL și scorul total KCL. Printre predictorii influenți s-au numărat viteza de mers, scorul KCL preadmisional, BI la externare și SPPB, având o importanță predictivă mai mare decât măsurile cardiace precum fracția de ejecție.
Capacitatea de a trăi independent este la fel de importantă pentru mulți pacienți ca și durata vieții lor. „Descoperirile noastre arată că funcția fizică la externare poate revela un risc pe care modelele axate pe mortalitate ar putea să-l ignore, identificând pacienții care sunt susceptibili de a supraviețui, dar care își vor pierde independența”, afirmă Kanji Yamada.
Modelul a identificat patru fenotipuri de risc prin combinarea riscurilor prevăzute de declin funcțional și mortalitate. Cel mai notabil, un grup cu risc scăzut de mortalitate/declin ridicat, format din 1.732 de pacienți, a avut un procent de 57% de declin funcțional, în ciuda unei probabilități de supraviețuire de 89% la 1 an. Identificarea acestui grup ar putea ajuta profesioniștii din domeniul medical să prioritizeze suportul post-externare, inclusiv reabilitarea mai intensivă în ambulatoriu sau la domiciliu.
„În loc să ne întrebăm doar dacă un pacient va supraviețui, trebuie să ne întrebăm dacă va putea menține viața pe care o apreciază după externare”, spune Yamada. „O estimare practică a riscului ar putea ajuta clinicienii și pacienții să discute despre nevoile de reabilitare mai devreme și să folosească mai bine resursele limitate.”
Pentru a susține utilizarea clinică, cercetătorii au dezvoltat o aplicație web prototip care estimează riscul individual la externare și simulează cum modificările în funcția fizică, cum ar fi viteza de mers mai rapidă, pot afecta riscul prevăzut. Aplicația este un prototip, iar studii de implementare sunt necesare pentru a determina dacă deciziile ghidate de model îmbunătățesc rezultatele pacienților.
În ansamblu, studiul demonstrează că învățarea automată poate ajuta la evidențierea declinului funcțional alături de riscul de mortalitate în rândul adulților în vârstă cu insuficiență cardiacă. Prin combinarea informațiilor clinice cu măsurători directe ale performanței fizice, abordarea ar putea sprijini reabilitarea țintită și planificarea externării centrate pe pacient, având ca scop păstrarea independenței și calității vieții.
