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KardiaBand è un sensore per Apple Watch che può monitorare i livelli di potassio nel sangue

KardiaBand è un sensore per Apple Watch che può monitorare i livelli di potassio nel sangue

Il grafo di un elettrocardiogramma può, se opportunamente analizzato, indicare la presenza di eccessivo potassio nel sangue. La FDA non ha ancora approvato il dispositivo a questo scopo, ma il tasso di successo è del 94%

di pubblicata il , alle 13:41 nel canale Apple
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AliveCor KardiaBand è un sensore compatibile con Apple Watch e che è in grado di rilevare i livelli di potassio nel sangue con un'accuratezza fino al 94% senza la necessità di dover usare aghi o altri sistemi invasivi. Si tratta di una notizia rilevante per il mondo dei dispositivi indossabili, che potrebbe rappresentare l'alba di una nuova era fatta di soluzioni di monitoraggio discrete e non invasive, ampliando le possibilità applicative offerte da smartwatch, smartband e fitness band.

Si tratta di un cinturino particolare con un'area sensibile: l'utente deve appoggiare il dito sul sensore, dove viene effettuata una lettura dell'attività elettrica del cuore (di fatto un elettrocardiogramma o ECG) che può rivelare anomalie nel ritmo della frequenza cardiaca. Queste misurazioni possono, quando opportunamente analizzate, consentire di avere indicazioni sulla quantità di potassio presente nel sangue, poiché quantità eccessive di questo elemento vanno ad interferire sull'attività elettrica delle cellule.

La condizione di iperkaliemia - eccessivo potassio nel sangue - può quindi dare una lettura elettrica anomala dell'attività cardiaca con un pattern ben preciso nel tracciato dell'ECG. L'analisi di questo pattern può portare a scoprire di avere una concentrazione di potassio superiore ai livelli di guardia. AliveCor ha lavorato assieme a Mayo Clinic per sviluppare un nuovo algoritmo per la KardiaBand in grado di analizzare i tracciati ECG e rilevare la presenza di pattern noti grazie ad un confronto effettuato tramite AI su un insieme di dati di 2 milioni di tracciati collegati a 4 milioni di livelli di potassio, raccolti nel corso di 23 anni.

L'intelligenza artificiale è stata allenata in due fasi: dapprima sono stati somministrati i pattern collegati a casi noti di iperkalemia, in un secondo momento l'AI ha imparato a individuare i pattern potenzialmente significativi. Una volta completato l'allenamento il team ha messo alla prova l'algoritmo di AI su materiale differente del dataset per vedere se, alla somministrazione di un qualsiasi tracciato ECG, fosse individuare situazioni di iperkaliemia. E' in questa fase che i ricercatori hanno riscontrato un'accuratezza tra il 90% e il 94%.

KardiaBand non è ancora stato approvato dalla Food and Drug Administration statunitense per questo scopo specifico e, in precedenza, sono state pubblicate alcune ricerche che mostrano come il tracciato di un elettrocardiogramma non è sufficiente da solo per poter diagnosticare l'iperkaliemia e che in alcuni casi l'elevato valore dei livelli di potassio nel sangue non necessariamente va a mutare la lettura dell'elettrocardiogramma.

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