AGI - L'analisi basata sull'intelligenza artificiale di immagini video del viso può rilevare in modo rapido e accurato l'ipertensione e il diabete non diagnosticati, secondo uno studio che verrà presentato al Congresso 2026 della Società Europea di Cardiologia.
Si stima che circa 1,4 miliardi di adulti di età compresa tra 30 e 79 anni soffrano di ipertensione e che 589 milioni di persone convivano con il diabete in tutto il mondo. Sebbene questi due elementi siano tra i principali fattori di rischio modificabili per le malattie cardiovascolari, molti casi rimangono non diagnosticati. Lo screening attuale si basa su visite cliniche dedicate o dispositivi indossabili, che limitano la percentuale di popolazione che può essere raggiunta.
Proprio per questo motivo, i ricercatori dell'Università di Tokyo e dell'Istituto di Scienze di Tokyo, in Giappone, hanno studiato se l'analisi basata sull'IA di video del viso potesse essere utilizzata per migliorare la diagnosi di ipertensione e diabete. La relatrice, Ryoko Uchida, ha spiegato: "Il nostro obiettivo era sviluppare un algoritmo di IA che consentisse lo screening senza contatto in ambienti quotidiani per rilevare le patologie piu' comuni in modo piu' precoce e su larga scala".
Uno studio prospettico monocentrico ha reclutato 215 partecipanti, tra cui pazienti con diagnosi accertata e volontari sani.
Ogni partecipante è stato sottoposto a una breve videoregistrazione ad alta velocità del viso e dei palmi delle mani utilizzando una telecamera spettroscopica. Un algoritmo di apprendimento automatico ha analizzato i singoli video ed estratto dati sulla dinamica dell'onda di polso - che misura la rigidità delle arterie - sui modelli di flusso sanguigno cutaneo e sulle caratteristiche spettrali della colorazione della pelle.
I partecipanti sono stati anche sottoposti a valutazioni convenzionali per identificare ipertensione e diabete.
L'algoritmo è stato in grado di rilevare l'ipertensione con una precisione del 95% da una registrazione di 30 secondi utilizzando l'analisi basata sull'onda di polso sia del video del viso che del palmo della mano. La sensibilità per rilevare la pressione sanguigna normale è stata del 100%, mentre la sensibilità per l'ipertensione è stata dell'89,2%.
La precisione è rimasta elevata - 90,3% - utilizzando un video di 5 secondi. Nella nuova ricerca, basata sui modelli di flusso sanguigno del viso, l'algoritmo è stato in grado di rilevare il diabete con un'accuratezza altrettanto elevata: 88,2 per cento da un video di 30 secondi e 81,2% da un video di 5 secondi. L'IA è statA anche in grado di stimare la pressione sanguigna dal solo video del viso, senza l'utilizzo di un misuratore.
Per la SBP, l'algoritmo rientra nei parametri AAMI per quanto riguarda l'errore medio (-2,6 mmHg a fronte di un limite di 5,0 mmHg), ma supera il criterio per la deviazione standard dell'errore (12,0 mmHg rispetto ai 8,0 mmHg consentiti). Il lavoro futuro si concentrerà sulla riduzione di questa variabilità attraverso set di dati multicentrici più ampi e sull'ottimizzazione delle caratteristiche.