L’analisi basata sull’intelligenza artificiale (IA) delle immagini video del viso può rilevare rapidamente e accuratamente l’ipertensione e il diabete non diagnosticati, secondo uno studio che verrà presentato al Congresso ESC 2026 a Monaco. [1]
Si stima che circa 1,4 miliardi di adulti di età compresa tra 30 e 79 anni soffrano di ipertensione[2] e che 589 milioni di persone convivano con il diabete in tutto il mondo.[3] Sebbene l’ipertensione e il diabete siano tra i principali fattori di rischio modificabili per le malattie cardiovascolari, molti casi rimangono non diagnosticati.[4] Lo screening attuale si basa su visite cliniche dedicate o dispositivi indossabili, che limitano la quantità di popolazione che può essere raggiunta.
Ricercatori dell’Università di Tokyo e dell’Istituto di Scienze di Tokyo, in Giappone, hanno studiato la possibilità di utilizzare l’analisi tramite intelligenza artificiale di video facciali per migliorare la diagnosi di ipertensione e diabete. La relatrice, la signora Ryoko Uchida , ha spiegato: “Il nostro obiettivo era sviluppare un algoritmo di intelligenza artificiale che consentisse lo screening senza contatto in ambienti quotidiani, al fine di individuare precocemente e su larga scala le patologie più comuni”.
Uno studio prospettico monocentrico ha reclutato 215 partecipanti, tra cui pazienti con diagnosi e volontari sani.[5] Ogni partecipante è stato sottoposto a una breve videoregistrazione ad alta velocità del viso e dei palmi delle mani utilizzando una telecamera spettroscopica. Un algoritmo di apprendimento automatico ha analizzato i singoli video ed estratto dati sulla dinamica dell’onda di polso (che misura la rigidità delle arterie), sui modelli di flusso sanguigno cutaneo e sulle caratteristiche spettrali della colorazione della pelle. I partecipanti sono stati anche sottoposti a valutazioni convenzionali per identificare ipertensione e diabete.
Come pubblicato in precedenza, l’algoritmo è stato in grado di rilevare l’ipertensione con una precisione del 95,0% da una registrazione di 30 secondi utilizzando l’analisi basata sull’onda di polso sia del video del viso che del palmo.[5] La sensibilità per rilevare la pressione sanguigna normale era del 100,0%, mentre la sensibilità per l’ipertensione era dell’89,2%. La precisione era ancora elevata – 90,3% – utilizzando un video di 5 secondi.
In una nuova ricerca, basata sui modelli di flusso sanguigno del viso, l’algoritmo è stato in grado di rilevare il diabete con un’accuratezza altrettanto elevata: 88,2% da un video di 30 secondi e 81,2% da un video di 5 secondi.
L’algoritmo è in grado di stimare la pressione sanguigna anche solo da un video del viso, senza bisogno di un bracciale. L’errore percentuale assoluto medio per la pressione sanguigna sistolica (SBP) è stato dell’8,6%. L’algoritmo ha registrato un errore medio di -2,6 mmHg per la SBP, entro il limite di ±5,0 mmHg stabilito dall’Association for the Advancement of Medical Instrumentation (AAMI), sebbene l’errore di deviazione standard sia stato di ±12,0 mmHg, superando il criterio AAMI di ±8,0 mmHg. Il lavoro futuro si concentrerà sulla riduzione di questa variabilità attraverso set di dati multicentrici più ampi e sull’ottimizzazione delle caratteristiche.
La signora Uchida ha concluso: “Il nostro algoritmo di apprendimento automatico ha rilevato con precisione l’ipertensione e il diabete da registrazioni video spettroscopiche del viso della durata di soli 5 secondi. Intendiamo convalidare questi risultati su coorti più ampie e su popolazioni più eterogenee per supportare l’applicazione nel mondo reale. Se convalidato, questo approccio senza contatto potrebbe consentire di sottoporre le persone a screening in contesti quotidiani, senza bracciali, prelievi di sangue o visite cliniche dedicate, contribuendo a identificare gli individui a rischio che altrimenti rimarrebbero senza diagnosi e quindi senza trattamento.”
“È straordinario che le tecnologie supportate dall’intelligenza artificiale stiano consentendo lo sviluppo di strumenti così potenti per la prevenzione precoce delle malattie”, ha commentato il Professor Associato Nico Bruining , Co-Presidente del Programma dell’ESC Digital and AI Summit e Direttore Responsabile dell’European Heart Journal – Digital Health . “Poiché questo approccio è rapido, semplice e senza contatto, potrebbe essere utilizzato in molti contesti al di fuori degli ospedali, offrendo il potenziale per raggiungere molte più persone rispetto ai metodi di screening tradizionali. Individuare queste patologie precocemente significa che il trattamento e i cambiamenti dello stile di vita possono iniziare prima, contribuendo a prevenire infarti, ictus e altre malattie cardiovascolari”.
Le più recenti innovazioni in materia di intelligenza artificiale e cura cardiovascolare saranno al centro dell’ESC Digital & AI Summit di Basilea, in Svizzera, il 12 e 13 novembre 2026. L’evento offrirà un approfondimento su molte altre interessanti innovazioni nel campo dell’IA che stanno trasformando la cura e la prevenzione delle malattie cardiovascolari. Al summit parteciperà la comunità in rapida crescita di medici, ricercatori, innovatori ed esperti del settore che stanno plasmando il futuro della salute cardiovascolare.
[1] ’AI-powered cardiometabolic assessment from a single facial video’ presented during the Biomarkers: population burden and clinical outcomes session at ESC Congress 2026 on 28 August from 15:45 to 16:45 in Science Box 2 (Research Gateway – Hall A1).
[2] World Health Organization, 2025. Global report on hypertension 2025: High stakes – turning evidence into action.
[3] International Diabetes Federation, 2025. Global Diabetes Data & Insights | IDF Diabetes Atlas.
[4] Magnussen C, Ojeda FM, Leong DP, et al. Global impact of modifiable risk factors on cardiovascular disease and mortality. N Engl J Med. 2023;389:1273–1285.
[5] Uchida R, Hasumi E, Chen Y, et al. Detection of hypertension using a target spectral camera: a prospective clinical study. Sci Rep. 2024;14:21882.