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Diabete e ipertensione, l’AI li individua con un video del volto

Diagnosticare il diabete e l’ipertensione attraverso un video del volto di pochi secondi. Potrebbe essere una delle nuove “specializzazioni” del Dottor AI, grazie a un algoritmo di Intelligenza artificiale testato da ricercatori giapponesi e presentato al Congresso europeo di cardiologia (ESC) di Monaco di Baviera.

Sono sufficienti 5 secondi di ripresa e l'AI ha dimostrato un livello di precisione all'88% nella diagnosi del diabete, mentre per la pressione arteriosa - i cui primi dati con questa metodica erano già stati pubblicati nel 2024 - l'accuratezza raggiunta è del 95% su 30 secondi di video su volto e palmo.

Lo studio AI-powered cardiometabolic assessment from a single facial video, firmato dal gruppo dell’Università di Tokyo e dell’Institute of Science Tokyo, ha coinvolto 215 partecipanti, tra pazienti con diagnosi nota e volontari sani. Ogni soggetto è stato sottoposto a una registrazione ad alta velocità di volto e palmo delle mani con una camera spettroscopica. L'algoritmo si focalizza su alcuni parametri, come la rigidità arteriosa, il flusso ematico cutaneo e le caratteristiche spettrali della colorazione della pelle.

Lo strumento non è ancora disponibile per la pratica clinica ma le sue potenzialità sono evidenti, anche considerando i grandi numeri che caratterizzano queste patologie. Nel mondo, infatti, sono circa 1,4 miliardi gli adulti tra i 30 e i 79 anni che convivono con l'ipertensione e 589 milioni di persone hanno il diabete, ma una quota notevole, affermano gli esperti, resta non diagnosticata. Oggi, lo screening è basato su visite individuali e dispositivi indossabili come i bracciali per la misurazione della pressione. Impiegando strumenti di IA, come l'algoritmo testato, si potrebbero però raggiungere quote molto più ampie di popolazione.

L'obiettivo è arrivare in futuro ad uno screening 'contactless' che possa essere attuato anche in ambienti quotidiani e non ospedalieri, al fine di individuare precocemente e su larga scala condizioni patologiche ancora silenti.

  

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