I neonati prematuri hanno maggiori probabilità di sviluppare la retinopatia posteriore aggressiva: una patologia che, se non trattata, determina la perdita della vista. Uno studio dell’Oregon Health & Science University ha utilizzato l’Intelligenza Artificiale (AI) per diagnosticare per tempo questa malattia.
L’Intelligenza Artificiale può aiutare a identificare i neonati a rischio di retinopatia posteriore aggressiva della prematurità[1]. Lo spiega uno studio finanziato dal National Eye Institute e condotto dall’Oregon Health & Science University, che aiuta a diagnosticare laforma più grave della retinopatia del prematuro (ROP).
La retinopatia posteriore aggressiva (AP-ROP) è una malattia a rapida progressione in genere in neonati di età gestazionale inferiore a 26 settimane e con un peso alla nascita estremamente basso (< 700 gr)[2]. La patologia non sempre viene diagnosticata per tempo per via della difficile rilevazione di alcune sue caratteristiche. Negli occhi dei prematuri, i vasi sanguigni risultano fragili e possono crescere in modo anomalo provocando cicatrici. Se la retinopatia posteriore non è diagnosticata per tempo, la crescita di questi vasi può peggiorare fino a provocare il distacco della retina, la principale causa della perdita della vista associata alla patologia.
Nello studio americano, è stato utilizzato il sistema di deep learning “i-ROP” per la classificazione della retinopatia posteriore all’interno di nove centri di assistenza neonatale. Si tratta di un tipo di Intelligenza Artificiale utilizzato per il riconoscimento delle immagini del fondo oculare, al quale i ricercatori hanno affiancato un punteggio quantitativo di gravità vascolare (scala 1-9) per la valutazione dei neonati e il monitoraggio della progressione della malattia.
Complessivamente, sono stati seguiti nel tempo 947 neonati e sono state effettuate 5.945 visite oculistiche con immagini del fondo oculare, analizzate sia dal sistema di classificazione automatica che da un team di esperti. Dallo studio è emerso che il 3% dei neonati ha sviluppato la malattia. In particolare, è stato identificato un profilo di paziente AP-ROP più chiaro e quantificabile: rispetto ai neonati che necessitavano di cure ma che non avevano sviluppato la patologia, quelli conAP-ROP sono nati più leggeri (617g contro 679g) e più giovani (24,3 settimane contro 25,0 settimane). Nessun piccolo paziente nato dopo 26 settimane ha sviluppato invece la malattia. Vi è stato poi un significativo grado di disaccordo tra i valutatori, un dato che suggerisce la necessità di continuare a lavorare allo sviluppo di parametri oggettivi per la valutazione della gravità della malattia.
L’AI utilizzata nella sperimentazione clinica ha recentemente ottenuto il riconoscimento di “Terapia Innovativa” dall’ente governativo statunitense FDA accelerandone lo sviluppo: “È importante riconoscere – ha affermato Grace Shen, Direttore del programma sulle malattie della retina presso il National Eye Institute – che attualmente non esiste uno standard per la diagnosi di AP-ROP. Avere metriche oggettive, basate sull’intelligenza artificiale, per rilevare la patologia è un passo nella giusta direzione per questa popolazione di bambini altamente vulnerabili[3]”. L’analisi delle caratteristiche quantitative della retinopatia posteriore aggressiva potrà dunque aiutare a migliorare la diagnosi e il trattamento di una forma aggressiva e minacciosa per la vista nella prematurità.
[1] Kellyn N. Bellsmith et al., Aggressive Posterior Retinopathy of Prematurity, in “Ophtalmology”,
6 Febbrario 2020.
[2] http://www.ospfe.it/il-professionista/societa-medico-chirurgica/archivio-convegni-2018/argomenti-di-neuroftalmologia/Rischio%20neuro%20evolutivo%20nel%20bambino%20con%20ROP-Monari.pdf
[3] https://www.news-medical.net/news/20200304/AI-may-help-identify-newborns-at-risk-for-aggressive-posterior-retinopathy-of-prematurity.aspx
