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I ricercatori di Google hanno sviluppato un nuovo algoritmo che utilizza l'intelligenza artificiale per prevedere il rischio di infarto, ictus e altre malattie cardiovascolari. Come funziona? Analizza gli occhi!

Attacchi di cuore, ictus e altri eventi cardiovascolari continuano ad essere tra le maggiori cause di morte. Valutare dunque il rischio di incorrere in uno di questi problemi è un primo passo fondamentale per tutelare la salute pubblica.

Per individuare con anticipo la possibilità di sviluppare una malattia cardiovascolare, i medici prendono in considerazione una serie di fattori di rischio, alcuni genetici (come età e sesso), alcuni relativi allo stile di vita (come il fumo e la pressione sanguigna). Mentre la maggior parte di questi dati può essere ottenuta semplicemente chiedendo al paziente, altri fattori, come il colesterolo, richiedono un prelievo di sangue. I medici prendono anche in considerazione se un paziente soffre o meno di altre malattie come ad esempio il diabete, associato ad un aumento significativo del rischio di eventi cardiovascolari.

Ora Google, in collaborazione con la società Verily Life Sciences, studiando i dati relativi a 284.335 pazienti ha scoperto un algoritmo, “Deep Learning", che potrebbe identificare i fattori di rischio in base all'età, alla pressione sanguigna, al sesso, al fatto che si fumi o meno semplicemente analizzando la retina del paziente.

Grazie ad una macchina fotografica e ad un microscopio, gli esperti sono stati in grado di raccogliere dati importanti sulla persona, i quali sono stati fatti poi analizzare da un software che è riuscito a sviluppare una previsione sul fattore di rischio cardiovascolare.

google algoritmo occhi

Lo studio, pubblicato su Nature Biomedical Engineering, ha sostanzialmente mostrato che, oltre a rilevare le patologie oculari, le immagini dell'occhio possono prevedere con precisione alcuni indicatori della salute cardiovascolare. 

Analizzando nel dettaglio le retine, infatti, l'intelligenza artificiale di Google è stata in grado di differenziare i pazienti che avrebbero sofferto di un grave evento cardiaco nei cinque anni successivi e quelli che invece non ne avrebbero sofferto con un'accuratezza del 70%.

Così scrive l’autore principale dello studio, Lily Peng, in un blog di Google

"Mentre i medici possono in genere distinguere tra le immagini retiniche di pazienti con ipertensione grave e pazienti normali, il nostro algoritmo potrebbe andare oltre la previsione della pressione arteriosa sistolica entro 11 mmHg in media per i pazienti in generale, compresi quelli con e senza ipertensione arteriosa”

Questa scoperta è particolarmente interessante poiché suggerisce che è possibile trovare nuovi modi per diagnosticare problemi di salute grazie alle immagini retiniche. Sono necessari però ulteriori test prima che l’algoritmo possa essere utilizzato in ambito clinico.

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