malattia coronarica

L’intelligenza artificiale (AI) trova numerosi e vari impieghi praticamente dovunque: nell’agricoltura, nell’astronomia, nell’ingegneria e, ovviamente, anche nella medicina. A tal proposito un nuovo algoritmo di intelligenza artificiale sembra sia in grado di valutare il rischio d malattia coronarica per un individuo soltanto analizzando una foto del suo volto.

A dimostrarlo è uno studio apparso sulle pagine della rivista scientifica European Heart Journal e condotto da un team internazionale di ricercatori. Nello specifico, gli scienziati hanno utilizzato l’intelligenza artificiale per dimostrare che essa può arrivare ad analizzare anche i volti per rilevare una malattia coronarica. Un metodo questo che potrebbe trovare applicazione sia in ambito ambulatoriale sia mediante i dispositivi mobili.

L’algoritmo rileva correttamente una malattia coronarica nell’80% dei casi

Il software di AI dalle straordinarie capacità si basa sul fatto che alcune caratteristiche del viso possono essere collegate ad un rischio più alto di malattie cardiache. Tra queste rientrano, ad esempio, il diradamento dei capelli, l’incanutimento dei capelli, rughe particolari, tracce di xantelasmi ed altro ancora. I ricercatori, per testare il software, hanno reperito i dati di 5796 pazienti provenienti da otto ospedali cinesi. Per ogni paziente vi erano quattro foto del volto: una frontale, due di profilo ed una dalla parte superiore della testa. Gli scienziati hanno poi recepito altre informazione mediante la somministrazione ai pazienti di questionati riguardanti il loro stile i vita e la loro anamnesi.

Questa grande mole di informazione ha rappresentato la base sulla quale il sistema di AI è stato “addestrato”. I ricercatori hanno infine testato l’algoritmo di deep learning su 1013 pazienti. Dai test, emergeva che l’algoritmo superava gli attuali metodi utilizzati per la previsione del rischio di malattia coronarica rilevando una cardiomiopatia correttamente nell’80% dei casi di persone realmente affette da questa patologia. Nonostante i sorprendenti risultati, però, il software dà anche un elevato numero di falsi positivi. Per tale ragione i ricercatori hanno dichiarato di voler migliorare l’algoritmo dicendosi comunque soddisfatti del buon risultato da esso raggiunto.