Smartwatch: Un nuovo aggiornamento per la diagnosi precoce del diabete

Un team di ricercatori di San Francisco ha sviluppato un algoritmo di intelligenza artificiale integrato in un’app per smartwatch, capace di rilevare i primi segnali del diabete tramite l’analisi della variabilità della frequenza cardiaca. Questo significativo progresso nella diagnostica, frutto di un lavoro complesso e appagante come affermato dal co-fondatore di Cardiogram, Brandon Ballinger, si basa sulla rete neurale artificiale DeepHeart. DeepHeart monitora le fluttuazioni della frequenza cardiaca, individuando indicatori precoci del diabete come un recupero lento dopo l’attività fisica o un battito cardiaco a riposo elevato. Secondo il socio Johnson Hsieh, questa capacità deriva dalla connessione tra cuore e pancreas attraverso il sistema nervoso autonomo, con modifiche nella variabilità del ritmo cardiaco che si manifestano nelle fasi iniziali della malattia. Studi precedenti, come il Framingham Heart Study (2015) e lo studio ARIC (2015), hanno già dimostrato una correlazione tra elevata frequenza cardiaca a riposo, bassa variabilità della frequenza cardiaca e sviluppo del diabete nel lungo termine. L’algoritmo ha analizzato dati provenienti da circa 14.000 dispositivi indossabili (Apple Watch, Fitbit e Android Wear), identificando sintomi significativi in 462 casi. Cardiogram ha già dimostrato l’efficacia del suo algoritmo basato sull’AI nel rilevare aritmie (97% di precisione), ipertensione (82%) e apnea notturna (90%). Il nuovo aggiornamento integrerà direttamente DeepHeart nell’app, semplificando il processo diagnostico. I risultati di questa ricerca di grande rilevanza, pionieristica nell’utilizzo di sensori di frequenza cardiaca comuni e intelligenza artificiale per la diagnosi precoce del diabete, saranno pubblicati su riviste scientifiche e piattaforme specializzate.