A cura di Alessandra Clerico

In questo nostro XXI secolo abbiamo imparato a familiarizzare con un nuovo tipo di intelligenza: l’intelligenza artificiale, la cosiddetta IA. L’IA è una disciplina dell’informatica che studia sistemi hardware e software per avvicinare le performance di una macchina all’intelligenza umana.

Il machine learning, o apprendimento automatico, è una branca dell’IA grazie al quale una macchina acquisisce l’abilità di apprendere dai dati che le vengono forniti in maniera autonoma, senza istruzioni esplicite.

È con questo approccio basato sul machine learning che gli autori di uno studio recentemente pubblicato su una prestigiosa rivista scientifica americana hanno valutato l’associazione tra molteplici alimenti di consumo comune nella dieta e il rischio di ammalarsi di malattie cardiovascolari.

L’alimentazione dell’essere umano è caratterizzata da una complessa miscellanea di componenti e per comprendere realmente quale possa essere l’impatto della dieta sulla salute gli autori del presente studio, attraverso un approccio innovativo basato sul machine learning, hanno utilizzato i dati di 1928 soggetti sani che dal 1985 al 2006 hanno partecipato allo studio CARDIA (Coronary Artery Risk Development in Young Adults); essi sono quindi andati ad indagare l’associazione tra 12 fattori alimentari di quotidiana assunzione e il rischio a 10 anni di sviluppo di malattie cardiovascolari.

Applicando tale metodo hanno riscontrato che tra le donne l’assunzione di carne rossa non processata, cioè non trattata con stagionatura, salatura, inscatolata ecc., era strettamente correlata a un incremento del rischio di eventi cardiovascolari a 10 anni. Invece, tra gli uomini, l’elevato consumo di frutta era l’elemento più fortemente correlato a una riduzione del rischio di eventi cardiovascolari a 10 anni.

Questo studio ha mostrato quindi come con l’aiuto dell’intelligenza artificiale sia possibile analizzare nel complesso un elemento caratterizzato da molteplici variabili quale l’alimentazione dell’essere umano, e come si delineino differenze di genere tra uomo e donna rispetto alla correlazione tra alimenti assunti e rischio di sviluppare malattie cardiovascolari.

Joint Association of Multiple Dietary Components on Cardiovascular Disease Risk: A Machine Learning Approach
American Journal of Epidemiology 2021, Feb 1. Online ahead of print