Intelligenza artificiale, così le patologie oculari causate dal diabete si scoprono prima
L’Intelligenza Artificiale come strumento per diagnosticare in tempi rapidi le patologie oculari provocate dal diabete nei primi stadi della malattia e che rappresentano la prima causa di cecità. Tra queste la retinopatia diabetica il cui impatto a livello mondiale sta aumentando, al punto che si prevede che, entro il 2030, ben 191 milioni di persone ne saranno affette.
Difficile la diagnosi precoce
Si tratta di una patologia che non presenta sintomi iniziali e può già manifestarsi in uno stadio avanzato nel momento in cui la persona che ne è colpita comincia a perdere la vista. Pertanto, è fondamentale la diagnosi precoce così come intervenire con le cure adeguate che possono permettere al paziente di conservare la vista.
La ricerca
Di recente, un team di ricercatori australiani e brasiliani guidati dall’Università australiana RMIT ha messo a punto un algoritmo di processamento di immagini che possono automaticamente individuare uno dei segnali chiave della malattia, un fluido della retina, con una precisione pari al 98%.
Una tecnica economicamente vantaggiosa
Secondo Dinesh Kant Kumar dell’Università RMIT, a capo della ricerca, si tratta di una tecnica veloce e vantaggiosa dal punto di vista economico. “Sappiamo che soltanto la metà dei pazienti diabetici si sottopone a controlli regolari della vista e un terzo di essi non li ha mai fatti”, ha affermato Kumar. “Tuttavia, le tecniche attuali di riferimento nella diagnosi della retinopatia diabetica sono invasive o costose, e spesso non disponibili nei paesi più remoti del pianeta o in quelli in via di sviluppo. Il nostro approccio orientato all’intelligenza artificiale permette di ottenere gli stessi risultati - in termini di precisione - delle scansioni cliniche e utilizza le immagini retiniche generate dagli strumenti optometrici più comuni. Individuare nel modo più rapido ed economico queste malattie incurabili potrebbe significare salvare la vita a milioni di persone che non sanno di esserne affette o di essere a rischio di perdere la vista”.
Le tecniche per fare diagnosi di retinopatia diabetica
L’angiografia fluorescente e l’OCT (tomografia ottica a radiazione coerente) rappresentano attualmente le tecniche cliniche più precise nella diagnosi della retinopatia diabetica. Una tecnica alternativa e meno costosa consiste nell’analizzare l’imaging retinico attraverso degli strumenti relativamente economici denominati fundus camera, ma si tratta di una tecnica manuale, dispendiosa in termini di tempo e poco attendibile.
L’algoritmo dell’IA
Con l’obiettivo di automatizzare l’analisi delle immagini del fondo oculare, i ricercatori del Laboratorio Biosignals della Scuola di Ingegneria del RMIT, in collaborazione con i ricercatori brasiliani, hanno adottato tecniche di apprendimento approfondito (deep learning) e di intelligenza artificiale (AI). L’algoritmo messo a punto consente di individuare con precisione e affidabilità la presenza di fluido dai vasi sanguigni danneggiati, oppure di essudato all’interno della retina.
Tanti pazienti non sanno di essere malati
Gli scienziati sperano di poter utilizzare eventualmente questa tecnica per lo screening della popolazione a rischio. “Il diabete non diagnosticato rappresenta un problema enorme per l’intero pianeta” ha affermato Kumar. “Per ogni persona in Australia che sa di avere il diabete, ce n’è una che soffre di diabete ma che non sa di averlo. Nei paesi in via di sviluppo, invece, il rapporto è di 1 a 4. E da ciò ne consegue che milioni di persone avranno a che fare con le complicazioni dovute alle patologie causate dal diabete. Proseguendo nella ricerca, la tecnologia da noi messa a punto potrà limitare questo grave problema”.
Tratto da: La Repubblica Salute, 18 giugno 2020