L’AI per lo screening della retinopatia diabetica

Retinopatia diabetica

I risultati di uno studio prospettico inglese mostrano che il software di intelligenza artificiale “EyeArt” è in grado di rilevare con precisione gravi patologie oculari tra i diabetici e può essere un valido strumento da affiancare al lavoro degli specialisti.

Uno studio inglese pubblicato su “British Journal of Ophthalmology”[1] ha valutato le prestazioni di un software di intelligenza artificiale (AI) nella scansione di immagini retiniche provenienti dall’English Diabetic Eye Screening Program (DESP) del Sistema Sanitario Britannico (NHS), monitorando la performance positiva e negativa dell’algoritmo nella rilevazione delle patologie oculari tra i diabetici.

Il DESP, il programma nazionale per lo screening dei pazienti diabetici, predisposto una volta l’anno, è uno strumento efficace per la ricerca dei potenziali danni della malattia che possono provocare la perdita della vista. I risultati mostrano che la tecnologia è in grado di rilevare con precisione gravi patologie oculari tra i diabetici e, in particolare, la retinopatia, una grave complicanza del diabete che colpisce la retina e si configura come un’importante causa di ipovisione e cecità. Grazie alle prestazioni fornite dal software “EyeArt”, utilizzato nello studio di St George’s Università di Londra, Guy’s and St Thomas’ NHS Foundation Trust e dagli Ospedali di Moorfields Eye, Homerton University e Gloucestershire, i ricercatori auspicano che la tecnologia possa essere implementata a livello nazionale supportando il programma di screening del Regno Unito.

Lo studio prospettico ha infatti dimostrato l’alta sensibilità del software di AI nella rilevazione della retinopatia diabetica all’interno di un gruppo di individui con diabete di diversa provenienza etnica. In particolare, nei 30.405 screening effettuati dal sistema di machine learning, tutti i 462 casi di retinopatia sono stati classificati da EyeArt come positivi al test e sono stati inviati per la successiva classificazione umana. L’accuratezza diagnostica di EyeArt è stata del 95,7% per la retinopatia diabetica: un risultato che comprende una sensibilità del 98,3% per la forma più precoce e meno grave (non proliferante) e del 100% per la forma più avanzata (proliferante). Il sistema ha poi concordato con la classificazione umana di non retinopatia nel 68% dei casi.

“I danni agli occhi – ha spiegato la professoressa della St George’s, Alicja Rudnicka, una delle autrici dello studio – sono facilmente rilevabili e abbiamo a disposizione trattamenti efficaci per coloro che ne hanno bisogno. Ma c’è un onere molto elevato per gli specialisti necessari per diagnosticare le migliaia di immagini ogni giorno, la maggior parte delle quali non mostra segni di malattia e non richiede ulteriori interventi. Il nostro studio mostra che la tecnologia di apprendimento automatico potrebbe dimezzare in sicurezza il numero di immagini che devono essere valutate dagli esseri umani, liberando ulteriori fondi e risorse per il SSN”[2].

EyeArt è dunque considerato dai ricercatori come un sistema di AI a supporto – e non in sostituzione – del lavoro degli specialisti per lo screening della malattia, consentendo di dimezzare il carico di lavoro umano e configurandosi come un valido strumento per fornire un rilevamento clinicamente equivalente e rapido della retinopatia. “Se questa tecnologia venisse implementata a livello nazionale – ha concluso la professoressa – potrebbe immediatamente ridurre l’arretrato di casi creati dalla pandemia di coronavirus, risparmiando potenzialmente inutili perdite della vista nella popolazione diabetica”.


[1] P. Heydon et al., Prospective evaluation of an artificial intelligence-enabled algorithm for automated diabetic retinopathy screening of 30 000 patients, in “British Journal of Ophthalmology”,  Giugno 2020, pp. 1-6.

[2] Cfr. https://medicalxpress.com/news/2020-07-artificial-intelligence-sight-loss-people.html