Un algoritmo di Google predice problemi cardiaci analizzando le immagini retiniche

Un nuovo algoritmo di Google, basato sull’intelligenza artificiale, dimostra una notevole capacità di predire eventi cardiovascolari analizzando immagini della retina. Pubblicata su Nature Biomedical Engineering, la ricerca evidenzia una correlazione tra la vascolarizzazione retinica e il rischio di malattie cardiache, superando in precisione metodi diagnostici tradizionali, come le analisi del sangue. Utilizzando un set di dati di oltre 284.000 pazienti e validando i risultati su due gruppi indipendenti (12.026 e 999 pazienti), l’algoritmo ha mostrato un’accuratezza del 70% nell’identificare individui a rischio di infarto. Sebbene Lily Peng di Google sottolinei la necessità di ulteriori ricerche per migliorare l’accuratezza, definendo questo risultato un promettente punto di partenza, i dati indicano una significativa potenzialità diagnostica. Inizialmente progettato per l’analisi di patologie oculari, il modello è stato addestrato a individuare altri fattori di rischio, come il fumo e la pressione sanguigna, attraverso l’analisi di immagini retiniche. L’algoritmo genera una “heatmap” che evidenzia le aree dell’immagine più rilevanti per la previsione, mostrando una particolare attenzione alla rete vascolare. Secondo Harlan M. Krumholz, professore di cardiologia a Yale, questa tecnologia rappresenta un’importante innovazione nell’analisi delle immagini mediche, aprendo nuove prospettive diagnostiche grazie alla capacità dell’intelligenza artificiale di identificare pattern complessi. Nonostante le sfide nell’analisi di immagini mediche, caratterizzate da elevata variabilità di forme, colori e valori, Peng si mostra fiduciosa circa la possibilità di una rapida applicazione pratica di questa tecnologia nei prossimi mesi.