Come in un film. L’emoglobina glicata indica il valore medio della glicemia nei mesi precedenti il test, aiutando ad ipotizzare quanto e come si “va” verso il diabete in caso di prediabete o, comunque, le variazioni del glucosio nel sangue. Ma questo esame non è sufficiente a definire la traiettoria di salute (e il rischio cardiovascolare). Perché, da solo, non riesce a prevedere chi è a più alto rischio di progredire da sano a prediabetico o da questa sorta di anticamera del diabete alla malattia vera e propria. Grazie all’Intelligenza Artificiale, in futuro, potremmo però “mescolare” una serie di informazioni capaci di definire con precisione il rischio. E adottare, così, strategie di prevenzione su misura, caso per caso.
A far intravvedere il domani è una ricerca condotta dagli esperti dello Scripps Research Institute pubblicata su Nature Medicine e che parla italiano. Il primo autore, infatti, è Mattia Carletti, con Matteo Gadaleta, responsabile della gestione dei dati. Lo studio è stato sostenuto da Tempus AI, dove opera Riccardo Miotto. Insieme con Ed Ramos, l’autore senior è Giorgio Quer, direttore del dipartimento dell'Intelligenza Artificiale e docente di Medicina Digitale presso l’istituto californiano. A parte Ramos, tutti gli italiani coinvolti provengono dall'università di Padova, dove hanno completato il loro PhD in Ingegneria dell'Informazione.
