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Google Research sperimenta lo screening dell’ipertensione tramite smartwatch
Google Research ha valutato un sistema per smartwatch che, secondo quanto riferito, utilizza sensori ottici e di movimento per rilevare segni di ipertensione senza calibrazione con bracciale. In uno studio clinico, i risultati dello screeni
AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato ·
Il sistema per smartwatch di Google Research ha registrato una sensibilità del 65,8% e una specificità del 90,0% in uno scenario di screening iniziale dell’ipertensione, con un valore predittivo positivo dell’80,6%. I ricercatori hanno confrontato il sistema con il monitoraggio ambulatoriale della pressione arteriosa nelle 24 ore, o ABPM, che il post descrive come lo standard clinico di riferimento per la diagnosi dell’ipertensione. Google Research ha pubblicato il suo resoconto il 5 novembre 2026.
Nello stesso confronto, lo screening iniziale in ambulatorio ha registrato una sensibilità del 55,3% e un valore predittivo positivo del 77,8%. Il sistema è progettato per rilevare segni di uno stato ipertensivo persistente a partire dai dati di dispositivi indossabili, non per stimare valori esatti della pressione arteriosa in un dato momento. Secondo Google, l’ipertensione colpisce oltre un miliardo di persone nel mondo e più della metà degli adulti che ne soffrono non sa di averla.
Un punteggio basato su diversi giorni di dati rilevati al polso
Il sistema, chiamato AI-PPG-ACC-HTN, utilizza fotopletismografia (PPG) e accelerometria (ACC), sensori che, secondo Google, sono già attivi negli smartwatch moderni. La PPG misura le variazioni del volume di sangue al polso attraverso la luce riflessa, mentre l’accelerometro individua i periodi di immobilità e rileva lievi vibrazioni del polso associate all’espulsione del sangue dal cuore. Il modello combina i segnali di questi sensori con l’altezza dell’utente per prevedere un punteggio di probabilità di ipertensione.
Per la prima fase di addestramento, Google Research ha utilizzato l’apprendimento contrastivo autosupervisionato con una rete neurale convoluzionale profonda monodimensionale. I dati di addestramento comprendevano 492.347 ore di registrazioni dei sensori raccolte da 2109 partecipanti consenzienti; il modello ha appreso da forme d’onda PPG e ACC sovrapposte della durata di 15 secondi. Nella seconda fase, il sistema calcola la media delle caratteristiche delle forme d’onda rilevate in più giorni di utilizzo e fornisce la rappresentazione risultante a livello individuale, insieme all’altezza, a un classificatore di regressione logistica regolarizzato.
I test clinici hanno incluso due situazioni di screening
Lo studio prospettico e multicentrico è stato condotto in cinque sedi negli Stati Uniti e ha coinvolto 196 partecipanti consenzienti. I partecipanti non avevano malattie cardiovascolari note e non assumevano farmaci per la pressione arteriosa. I ricercatori hanno valutato il sistema per lo screening iniziale e per i test di conferma dopo una misurazione ambulatoriale elevata.
Per i test di conferma, i ricercatori hanno esaminato 48 partecipanti la cui pressione arteriosa iniziale misurata in ambulatorio era elevata. In questo gruppo, il sistema per smartwatch ha registrato una sensibilità del 78,4%, una specificità del 90,9% e un valore predittivo positivo del 96,7%. Le misurazioni ambulatoriali effettuate in una visita successiva hanno registrato una sensibilità del 67,6%, una specificità del 63,6% e un valore predittivo positivo dell’86,2%.
Nel confronto per i test di conferma, il monitoraggio domiciliare su più giorni ha registrato una sensibilità dell’89,2%, una specificità dell’81,8% e un valore predittivo positivo del 94,3%. Secondo Google Research, l’accuratezza del sistema per smartwatch era paragonabile a quella dei tradizionali dispositivi per la misurazione della pressione con bracciale nel quadro clinico esistente.
Google descrive il lavoro come una ricerca preliminare di fattibilità
I ricercatori hanno esaminato le forme d’onda medie del polso delle persone con le probabilità di ipertensione previste più alte e più basse. Un rischio previsto più elevato era associato a una larghezza dell’onda del polso leggermente inferiore, a una salita sistolica più lenta e a un rapporto d/a più basso. L’accelerometro ha inoltre rilevato segnali balistocardiografici, con onde K più profonde e complessi IJK più ampi osservati nei partecipanti con un rischio previsto più elevato.
Secondo Google, lo screening basato su smartwatch non è destinato a sostituire i bracciali clinici standard da braccio né a fornire da solo una diagnosi definitiva. Il post descrive il lavoro come una ricerca preliminare di fattibilità e afferma che i suoi metodi sono esplorativi, non indicativi di una funzione di un prodotto commerciale o di una capacità di un dispositivo, esistenti o di prossima introduzione. Google afferma che i risultati della ricerca hanno contribuito allo sviluppo della funzione blood pressure trends di Health Guardian nell’app Google Health.