Un gruppo di ricercatori ha utilizzato dati raccolti dagli smartwatch Apple e un algoritmo di apprendimento automatico per valutare la capacità di identificare problemi cardiaci nei loro utenti.
di Emily Mullin
Un team della University of California, San Francisco, ha raccolto frequenza cardiaca e passi registrati da quasi 10.000 persone facenti uso di dispositivi Apple Watch nel lasso di sei mesi. I ricercatori hanno quindi addestrato una rete neurale per cercare di identificare eventuali irregolarità riscontate nel battito cardiaco dei soggetti esaminati.
Il sistema è stato in grado di identificare con una precisione del 98 percento 51 pazienti sottoposti a un trattamento volto a ristabilire la regolarità del battito cardiaco. Non è stato altrettanto abile nell’individuare 1.617 persone che avevano riportato irregolarità nella propria frequenza cardiaca. In quel gruppo, la rete neurale ha infatti identificato i soggetti interessati con una precisione del 68 percento soltanto.
Intorno a 34 milioni di persone in tutto il mondo soffre di una irregolarità nel battito cardiaco conosciuta come fibrillazione atriale, una delle principali cause di arresto cardiaco. Questa condizione non presenta sempre dei sintomi e può restare inosservata fino all’insorgere di un infarto. Uno smartwatch in grado di rilevare anomalie nel battito cardiaco aiuterebbe i medici a individuare i soggetti a rischio e, magari, prevenire gli infarti.
Apple ed altre società tech quali Verily, l’unità life-sciences di Alphabet, aspirano a utilizzare i propri dispositivi indossabili per condurre studi medici su larga scala e raccogliere ogni qual sorta di informazione possibile sulla salute dei partecipanti. Come dimostrato da questo studio, però, dovranno prima capire come interpretare con precisione i dati così raccolti.
