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Google leggerà presto negli occhi il rischio cardiovascolare.

Posted by giorgiobertin su febbraio 21, 2018

Gli scienziati del Google and Verily Life Sciences hanno messo a punto dei sofisticati modelli di deep learning che consentono, attraverso una scansione della retina, di individuare il ‘livello’ di rischio di un soggetto rispetto alle malattie cardiovascolari. Uno strumento che, una volta perfezionato, consentirà di controllare in tempo reale il proprio rischio cardiovascolare.

  
Come riportato sulla rivista “Nature Biomedical Engineering” i ricercatori hanno utilizzato dei modelli di deep-learning per ‘estrarre’ dalle immagini del fondo retinico delle informazioni. I modelli sono stati costruiti a partire dalle immagini retiniche di 284.335 pazienti. Sono riusciti in questo modo ad individuare dei fattori di rischio cardiovascolari che fino ad oggi non si riteneva possibile ‘leggere’ o quantificare dalle immagini del fondo dell’occhio; la ‘lettura’ della retina, utilizzando gli algoritmi di Google si è rivelata in grado di definire i seguenti parametri: l’età (con un errore assoluto non superiore ai 3,26 anni), il sesso, l’essere o meno un fumatore, il livello di pressione sistolica (con un errore medio inferiore a 11,23 mmHg), i MACE (eventi cardiaci maggiori occorsi entro 5 anni dalla scansione del fondo).
Potrebbe questo esser uno strumento di autocontrollo rispetto ai fattori di rischio delle malattie cardiovascolari, il killer numero uno del mondo occidentale.

La ricerca di Google appare insomma promettente e si basa su studi consolidati. Il fundus, la faccia interiore dell’occhio è infatti ricca di vasi sanguigni che costituiscono un buon indicatore della salute del corpo. Ricordiamo che nel 2016 Google aveva realizzato un algoritmo validato per la diagnosi di retinopatia diabetica.

Leggi abstract dell’articolo:
Prediction of cardiovascular risk factors from retinal fundus photographs via deep learning
Ryan Poplin, Avinash V. Varadarajan, Katy Blumer, Yun Liu, Michael V. McConnell, Greg S. Corrado, Lily Peng & Dale R. Webster
Nature Biomedical Engineering (2018) doi:10.1038/s41551-018-0195-0 Published online: 19 February 2018

Fonte: Google and Verily Life Sciences

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