Un algoritm de învățare automată detectează cu precizie hipertensiunea și diabetul din fețe
Analiza bazată pe inteligența artificială a imaginilor video ale feței poate detecta rapid și cu precizie hipertensiunea și diabetul nediagnosticat, conform unui studiu care va fi prezentat la Congresul ESC 2026.
Aproximativ 1,4 miliarde de adulți cu vârste cuprinse între 30 și 79 de ani sunt estimați a avea hipertensiune, iar 589 de milioane de persoane trăiesc cu diabet la nivel mondial. Deși hipertensiunea și diabetul sunt printre cei mai importanți factori de risc modificați pentru bolile cardiovasculare, multe cazuri rămân nediagnosticate. Screeningul actual depinde de vizite clinice dedicate sau de dispozitive purtabile, ceea ce limitează accesibilitatea pentru întreaga populație.
O echipă de cercetători de la Universitatea din Tokyo și Institutul de Știință din Tokyo, Japonia, a investigat dacă analiza video a feței utilizând AI ar putea îmbunătăți diagnosticarea hipertensiunii și diabetului.
„Ne-am propus să dezvoltăm un algoritm AI care să permită screeningul fără contact în medii cotidiene pentru a detecta condiții comune mai devreme și la scară largă”, a declarat Ryoko Uchida, prezentator.
Un studiu prospectiv a recrutat 215 participanți, inclusiv pacienți diagnosticați și voluntari sănătoși. Fiecare participant a fost supus unei înregistrări video scurte, de mare viteză, a feței și palmelor, utilizând o cameră spectroscopică. Un algoritm de învățare automată a analizat videoclipurile individuale și a extras date despre dinamica pulsului (care măsoară rigiditatea arterelor), tiparele fluxului sanguin al pielii și caracteristicile spectrale ale culorii pielii. Participanții au avut, de asemenea, evaluări convenționale pentru a identifica hipertensiunea și diabetul.
După cum a fost publicat anterior, algoritmul a reușit să detecteze hipertensiunea cu o precizie de 95,0% dintr-o înregistrare de 30 de secunde, utilizând analiza bazată pe puls a videoclipurilor atât ale feței, cât și ale palmelor. Sensibilitatea de a detecta tensiunea arterială normală a fost de 100,0%, în timp ce sensibilitatea pentru hipertensiune a fost de 89,2%. Precizia a fost încă ridicată – 90,3% – folosind un videoclip de 5 secunde.
În cadrul unei cercetări recente, bazate pe tiparele fluxului sanguin facial, algoritmul a fost capabil să detecteze diabetul cu o precizie similar de mare: 88,2% dintr-un videoclip de 30 de secunde și 81,2% dintr-un videoclip de 5 secunde. Algoritmul a putut, de asemenea, să estimeze tensiunea arterială doar dintr-un videoclip facial, fără a utiliza un manșon. Erorile medii absolute procentuale pentru tensiunea arterială sistolică (SBP) au fost de 8,6%. Algoritmul a avut o eroare medie de -2,6 mmHg pentru SBP, în limitele stabilite de Asociația pentru Avansarea Instrumentației Medicale (AAMI) de ±5,0 mmHg, deși eroarea standard deviație a fost de ±12,0 mmHg, depășind criteriul AAMI de ±8,0 mmHg. Lucrările viitoare se vor concentra pe reducerea acestei variabilități prin utilizarea unor baze de date multicentrice mai mari și optimizarea caracteristicilor.
„Algoritmul nostru de învățare automată a detectat cu precizie hipertensiunea și diabetul din înregistrările video spectroscopice faciale de doar 5 secunde. Intenționăm să validăm aceste constatări în cohorte mai mari, din populații mai diverse, pentru a susține aplicarea în realitatea de zi cu zi. Dacă va fi validat, această abordare fără contact ar putea permite screeningul persoanelor în medii cotidiene – fără manșoane, recoltare de sânge sau vizite clinice dedicate – ajutând la identificarea indivizilor expuși riscului care altfel ar rămâne nediagnosticați și, prin urmare, netratați”, a adăugat Uchida.
„Este remarcabil că tehnologiile susținute de AI permit dezvoltarea unor instrumente atât de puternice pentru prevenția timpurie a bolilor”, a comentat profesorul asociat Nico Bruining, co-președinte al Programului Digital și AI al ESC și editor-șef al European Heart Journal – Digital Health. „Deoarece această abordare este rapidă, ușoară și fără contact, ar putea fi utilizată în multe medii, dincolo de spitale, având potențialul de a ajunge la mult mai multe persoane decât metodele tradiționale de screening. Detectarea acestor condiții devreme înseamnă că tratamentele și schimbările de stil de viață pot începe mai devreme, ajutând la prevenirea atacurilor de cord, accidentelor vasculare cerebrale și altor boli cardiovasculare.”
Cele mai recente progrese în domeniul AI și îngrijirii cardiovasculare vor fi discutate la Summitul Digital & AI al ESC, care va avea loc la Basel, Elveția, pe 12-13 noiembrie 2026. Evenimentul va oferi o analiză detaliată a altor inovații interesante în domeniul AI care transformă îngrijirea și prevenția cardiovasculară. Summitul va fi frecventat de comunitatea în expansiune rapidă de clinicieni, cercetători, inovatori și experți din industrie care modelează viitorul sănătății cardiovasculare.
