La retinopatia diabetica è la principale causa di cecità tra la popolazione in età lavorativa in tutto il mondo e con 537 milioni di adulti che attualmente convivono con il diabete a livello globale; Si prevede che l’incidenza della DR aumenterà sostanzialmente fino a raggiungere i 643 milioni di adulti entro il 2030. È quindi necessario aumentare gli sforzi di screening oculistico dei diabetici per prevenire la cecità tra le persone con diabete. Tuttavia, l’introduzione di programmi di screening sistematici su vasta scala (DRSP) non è semplice.
L'uso della tecnologia digitale e delle fotocamere retiniche portatili gestite da professionisti addestrati è particolarmente adatto per affrontare questi problemi. Le fotocamere retiniche portatili, che sono più portatili e meno costose rispetto ai modelli di cura tradizionali, vengono utilizzate per scattare fotografie di screening della retina del paziente (parte posteriore dell'occhio) per verificare eventuali segni di malattia oculare diabetica. Le fotografie vengono quindi inviate elettronicamente a un centro di lettura centralizzato dove vengono analizzate da valutatori addestrati e i risultati, compresi i dettagli di follow-up e le raccomandazioni, vengono inviati ai pazienti e ai siti di screening.
Anche con l’utilizzo di questi dispositivi portatili per l’imaging della retina, l’enorme volume di immagini che devono essere valutate tempestivamente da selezionatori umani addestrati rappresenta una sfida enorme. Anche la formazione e la certificazione degli addetti alla valutazione richiedono tempo e notevoli investimenti finanziari che possono essere proibitivi per molti sistemi sanitari. L’automazione del processo di valutazione delle immagini tramite l’intelligenza artificiale ha il potenziale per aumentare la produttività e anche mantenere l’efficienza in termini di costi.
I modelli di intelligenza artificiale, sviluppati dal team della Queen’s University di Belfast, del Philippine Eye Research Institute e del Joslin Diabetes Center della Harvard Medical School.
Un team di ricerca globale collaborativo ha sviluppato algoritmi di intelligenza artificiale (AI) che automatizzeranno il processo di screening dei test oculistici remoti per la retinopatia diabetica (DR), una complicanza comune del diabete che può causare cecità se non trattata. Questa nuova tecnologia potrebbe prevenire la cecità, consentendo allo stesso tempo enormi risparmi sui costi.
I modelli di intelligenza artificiale sono stati sviluppati utilizzando immagini oculari locali scattate nelle Filippine, ma hanno dimostrato di corrispondere agli attuali algoritmi commerciali esistenti.
In questo studio i ricercatori hanno creato modelli di apprendimento automatico automatizzato (AutoML) senza codice per lo screening DR utilizzando immagini provenienti da fotocamere retiniche portatili. Lo sviluppo di questi algoritmi di intelligenza artificiale consente agli utenti di eseguire un compito specifico per rispondere a un’esigenza clinica critica. Questi algoritmi di intelligenza artificiale sviluppati localmente potrebbero potenzialmente consentire di valutare più immagini, in modo più accurato e a costi inferiori.
La combinazione dello screening per la DR a livello comunitario e l’integrazione dell’IA nei punti di cura locali ha il potenziale per aumentare l’efficienza e ridurre i costi dello screening per la DR in contesti come le Filippine, dove l’accesso alle cure specializzate è difficile nelle comunità rurali remote.
Il professor Tunde Peto, professore di oftalmologia clinica presso la Facoltà di Medicina, Odontoiatria e Scienze Biomediche della Queen's, ha dichiarato:
“AutoML consente lo sviluppo di algoritmi senza codice a costi minimi da parte di individui senza una vasta esperienza nel linguaggio di programmazione informatica. Poiché le competenze di codifica non sono comuni tra gli operatori sanitari, l'uso di modelli AutoML per lo screening DR può potenzialmente risolvere le disparità nella fornitura di cure oculistiche ai pazienti affetti da malattie oculari diabetiche garantendo una valutazione più rapida delle immagini retiniche presso il punto di cura con un costo minimo , garantendo così un pronto intervento e un intervento tempestivo per quei pazienti che necessitano di cure oculistiche più specializzate.
La nostra ricerca nelle Filippine ha dimostrato che ciò è particolarmente utile in contesti con poche risorse dove c’è un enorme carico clinico di diabete, un costo elevato dei servizi e una mancanza di risorse umane per la cura degli occhi. Questo lavoro può aiutare i medici e i manager sanitari nella pianificazione e nel potenziamento delle operazioni DRSP, con l’obiettivo finale di salvare la vista nelle persone con diabete”.
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