Alcuni esperti medici cinesi hanno collaborato con vari scienziati informatici per sviluppare una serie di tecnologie basate sull'intelligenza artificiale (Ia) in grado di rilevare le coronaropatie attraverso le immagini del viso.
Negli ultimi anni, varie applicazioni guidate dall'intelligenza artificiale sono state sfruttate nella pratica clinica quotidiana come l'interpretazione delle immagini diagnostiche, l'analisi degli elettrocardiogrammi e il monitoraggio dei segni vitali.
Nel più recente studio, i ricercatori cinesi hanno esplorato la possibilità e la fattibilità dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale per lo screening delle coronaropatie tramite immagini facciali.
L'aspetto del viso è stato a lungo identificato come un indicatore del rischio cardiovascolare. Caratteristiche come la calvizie maschile, la piega del lobo dell'orecchio, gli xantelasma palpebrale (depositi giallastri di grasso intorno o sulle palpebre) e le rughe della pelle figurano tra gli indicatori più comuni.
I ricercatori del Centro nazionale cinese per le malattie cardiovascolari e della Tsinghua University hanno arruolato 5.796 pazienti cinesi per questo studio. I partecipanti sono stati sottoposti a test cardiaci attraverso la diagnostica per immagini, sono state scattate loro delle foto del viso e hanno risposto a una serie di questionari sul proprio status socio-economico, sul loro stile di vita e sulla rispettiva storia clinica.
E' stato quindi sviluppato e addestrato un algoritmo intelligente sulla base dei dati raccolti dai partecipanti.
L'algoritmo è stato testato sulle immagini del viso di altri 1.013 pazienti in nove ospedali cinesi.
Secondo i risultati pubblicati sullo European Heart Journal, l'algoritmo ha dimostrato una sensibilità pari all'80% e una specificità del 54%, superando il tradizionale modello di previsione delle coronaropatie.
La sensibilità si riferisce alla capacità dell'algoritmo di designare come positivo un paziente affetto da una malattia, mentre la specificità rappresenta la capacità del test di indicare come negativa una persona non affetta da queste patologie.
Secondo i ricercatori, saranno necessari ulteriori studi per applicare concretamente l'algoritmo. Il suo attuale basso livello di specificità solleva infatti una serie di preoccupazioni circa i possibili falsi-positivi che potrebbero confondere sia i pazienti che i medici.
Nel complesso, i risultati hanno mostrato comunque come un algoritmo di apprendimento profondo basato su immagini facciali possa aiutare a identificare le coronaropatie, rendendo promettente lo screening precoce di queste patologie.
In un editoriale pubblicato sullo stesso numero della rivista, i ricercatori dell'Università di Oxford hanno affermato che "l'uso dei selfie come metodo di screening può costituire un modo semplice ma efficiente per filtrare la popolazione in generale verso una valutazione clinica più completa" e che "il pieno potenziale di una diagnostica così nuova e immediata si trova proprio davanti a noi". (ANSA-XINHUA).
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