Vedere il proprio rischio coronarico (rischio cuore legato alla ostruzione delle arterie coronarie che portano ossigeno al muscolo cardiaco) da una foto della lingua in modo non invasivo grazie all’intelligenza artificiale, un esame che potrebbe rendere obsoleta l’angiografia, esame costoso e invasivo: è la promessa che arriva da un lavoro pubblicato sulla rivista Frontiers of Cardiovascular Medicine e condotto da esperti dell’Università di Medicina Cinese di Pechino, della Scuola di Scienze della Vita dell’Università di Medicina Cinese di Pechino. La malattia coronarica (CAD) è la causa più comune di morte per malattia in tutto il mondo. Secondo l’Organizzazione Mondiale della Sanità, provoca 17,9 milioni di decessi l’anno a livello globale, quasi un terzo di tutti i decessi per malattia ogni anno. L’angiografia coronarica è attualmente il metodo migliore per confermare una diagnosi di CAD, ma comporta rischi per i pazienti e non è adatta per una diagnosi precoce e per valutare il rischio di malattia. Per la medicina tradizionale cinese le malattie si manifestano in modo visibile, ad esempio dal volto; ritenuta fondamentale in questo senso è la diagnosi della lingua, che include la valutazione del colore, del rivestimento e della forma della lingua. La lingua, ricca di nervi e vasi sanguigni, funziona come parte integrante del sistema cardiovascolare, e il suo aspetto può cambiare con lo sviluppo di malattie e condizioni sistemiche, specialmente quelle che influenzano la circolazione sanguigna. Inoltre, almeno 14 studi dal 2019 hanno stabilito che l’osservazione della lingua è un mezzo efficace per la diagnosi delle malattie. Con queste premesse, il team ha cercato di accertare se le immagini della lingua potessero servire come base per la diagnosi di CAD in modo non invasivo. Gli esperti hanno costruito due strutture diagnostiche per la CAD: una basata solo sui fattori di rischio tipici della malattia e un’altra che incorpora caratteristiche delle immagini della lingua con i fattori di rischio tipici. Hanno usato un algoritmo per l’estrazione delle caratteristiche della lingua, che ha dimostrato un’accuratezza complessiva superiore al 99%. I ricercatori hanno reclutato pazienti ipertesi tra i 18 e gli 85 anni da quattro diversi ospedali, per un totale di 244 pazienti con ipertensione e 166 pazienti aggiuntivi che presentavano ipertensione combinata con CAD. Gli esperti hanno dimostrato una buona capacità predittiva per il loro modello, specie quando oltre alle immagini della lingua si tiene conto dei fattori di rischio tipici della CAD. “Il nostro lavoro introduce una nuova prospettiva, suggerendo che le immagini della lingua hanno un valore diagnostico applicabile per la diagnosi di CAD”, concludono i ricercatori. “Le caratteristiche delle immagini della lingua potrebbero diventare nuovi indicatori di rischio per la CAD”.
