Un video del volto per scoprire diabete e ipertensione
Potrebbero bastare pochi secondi davanti a una videocamera per individuare segnali compatibili con diabete e ipertensione, due delle patologie croniche più diffuse al mondo. È una delle possibili future applicazioni dell’intelligenza artificiale in medicina, al centro di uno studio giapponese presentato al Congresso 2026 della Società Europea di Cardiologia (ESC) a Monaco di Baviera.
La ricerca, intitolata “AI-powered cardiometabolic assessment from a single facial video”, mostra come un algoritmo di machine learning possa analizzare le immagini del volto e ricavarne informazioni utili sullo stato cardiometabolico di una persona senza ricorrere, almeno nella prima fase dello screening, a prelievi, elettrodi o altri dispositivi a contatto con il corpo.
Per il diabete il sistema ha raggiunto un’accuratezza dell’88,2% utilizzando registrazioni di 30 secondi e dell’81,2% con filmati di appena 5 secondi. Per l’ipertensione, condizione sulla quale il gruppo di ricerca aveva già pubblicato risultati nel 2024, l’accuratezza ha raggiunto il 95% analizzando per 30 secondi volto e palmo della mano. Riducendo la registrazione a 5 secondi, è rimasta comunque al 90,3%.
Come funziona l’algoritmo
Lo studio è stato finanziato dalla Japan Science and Technology Agency (JST) ed è stato condotto da ricercatori dell’Università di Tokyo e dell’Institute of Science Tokyo.
La sperimentazione ha coinvolto 215 partecipanti, comprendendo sia pazienti con una diagnosi già nota sia volontari sani. Ogni persona è stata sottoposta a una breve registrazione ad alta velocità del volto e dei palmi delle mani attraverso una speciale camera spettroscopica.
L’intelligenza artificiale analizza variazioni estremamente sottili che normalmente sfuggono all’occhio umano. Tra gli elementi presi in considerazione ci sono la dinamica dell’onda del polso, collegata anche alla rigidità delle arterie, le variazioni del flusso sanguigno nella pelle e le caratteristiche spettrali della sua colorazione.
Sono proprio queste informazioni, elaborate nel loro insieme dal modello di machine learning, a consentire di riconoscere schemi associati alla presenza di ipertensione o diabete.
Pressione arteriosa senza bracciale
Particolarmente interessante è anche la possibilità di stimare la pressione arteriosa partendo esclusivamente da un video del volto, quindi senza utilizzare il tradizionale bracciale.
I risultati, tuttavia, indicano che la tecnologia deve essere ancora perfezionata prima di poter diventare uno strumento diagnostico autonomo. Nella stima della pressione sistolica, infatti, alcuni parametri di precisione hanno rispettato i limiti tecnici di riferimento, mentre la variabilità delle misurazioni è risultata ancora superiore ai criteri richiesti.
I ricercatori intendono quindi lavorare su gruppi di pazienti più numerosi, raccolti in diversi centri clinici, in modo da rendere l’algoritmo più robusto e ridurre ulteriormente gli errori.
Una possibile rivoluzione per lo screening
Lo strumento non è ancora disponibile nella pratica clinica e i risultati dovranno essere confermati attraverso ulteriori studi. Le sue potenzialità, però, diventano particolarmente rilevanti considerando la diffusione delle patologie sulle quali potrebbe essere impiegato.
Nel mondo circa 1,4 miliardi di adulti tra i 30 e i 79 anni convivono con l’ipertensione. Il diabete interessa invece circa 589 milioni di adulti. Una parte considerevole di queste persone non sa di avere la malattia: nel caso del diabete, le stime internazionali indicano oltre 250 milioni di persone ancora senza diagnosi.
Entrambe le condizioni, inoltre, possono rimanere silenziose per molto tempo, mentre aumentano progressivamente il rischio di complicazioni cardiovascolari e di danni ad altri organi.
L’obiettivo: controlli “contactless” nella vita quotidiana
Oggi lo screening richiede generalmente controlli sanitari, esami specifici oppure dispositivi come il bracciale per la misurazione della pressione. Sistemi basati sull’intelligenza artificiale potrebbero invece permettere, in futuro, di raggiungere una popolazione molto più ampia attraverso strumenti semplici e non invasivi.
L’obiettivo indicato dalla ricercatrice Ryoko Uchida, che ha presentato lo studio, è arrivare a uno screening completamente “contactless”, cioè senza contatto fisico, utilizzabile anche in ambienti quotidiani e non necessariamente in ospedale.
Una videocamera potrebbe così trasformarsi in un primo strumento di valutazione, capace di segnalare le persone che necessitano di ulteriori accertamenti. Non un sostituto della diagnosi medica, quindi, ma un possibile filtro su larga scala per intercettare prima diabete e ipertensione quando ancora non hanno manifestato sintomi evidenti.
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