La retinopatia diabetica, complicanza microvascolare del diabete che colpisce i vasi sanguigni della retina, è una delle principali cause di disabilità visiva e cecità negli adulti con diabete. «Circa il 30-35 per cento delle persone che convivono con questa patologia sviluppa una qualche forma di retinopatia diabetica nel corso della vita», mi ha spiegato Mariacristina Parravano, professore associato di Oftalmologia presso UniCamillus, nel corso di un’intervista di prossima pubblicazione che mi ha rilasciato per Tema Farmacia News. In Italia i dati epidemiologici indicano che la prevalenza varia in funzione del tipo di diabete: circa 12,9 per cento nei soggetti con diabete di tipo 2 e 22,8 per cento in quelli con diabete di tipo 1, secondo gli Annali dell’Associazione medici diabetologi.

Fondo dell’occhio e retinografia

La diagnosi della retinopatia diabetica si basa essenzialmente su un esame clinico della retina e del fondo dell’occhio tramite lampada a fessura mentre per lo screening di popolazione la metodica più raccomandata è la fotografia del fondo oculare (retinografia digitale): le immagini della retina ottenute, standardizzate, sono poi visionate in loco o in telemedicina così da identificare i pazienti positivi prima che compaiano sintomi visivi evidenti.

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L’IA applicata alla retinografia

In questo contesto strumenti come la telemedicina e la valutazione remota delle immagini retiniche stanno emergendo come importanti facilitatori per espandere la copertura diagnostica, ridurre i costi e raggiungere pazienti in zone geografiche più distanti dagli ospedali specialistici. Ma anche l’introduzione di strumenti di intelligenza artificiale per la lettura delle immagini potranno rivelarsi utili ad ampliare la copertura degli screening, aumentare l’aderenza dei pazienti e migliorare l’efficacia nell’identificazione precoce delle lesioni.

Il caso UK

Da uno dei paesi più avanzati in termini di copertura di screening, il Regno Unito, arriva una notizia interessante su questo aspetto: ricercatori coordinati da Alicja Rudnicka della City St George’s University of London e da Adnan Tufail del Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust hanno sviluppato la prima piattaforma mondiale in grado di effettuare un confronto tra gli algoritmi commerciali di IA progettati per rilevare le malattie oculari diabetiche. L’obiettivo è quello di determinare se gli algoritmi siano idonei all’uso da parte del NHS per un’individuazione equa, trasparente e affidabile delle patologie oculari diabetiche in modo equo, equanime.

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Lo studio britannico

Un totale di 25 aziende con algoritmi marcati CE sono state invitate a partecipare allo studio. Gli otto algoritmi che hanno accettato sono stati applicati a 1,2 milioni di immagini del fondo oculare prelevate dal North East London Diabetic Eye Screening Programme, uno dei programmi di screening diabetico più grandi e diversificati in termini di etnia, età, livello di privazione e spettro delle malattie oculari diabetiche. In totale, sono state valutate 202.886 visite di screening, che rappresentano 1,2 milioni di immagini. I sistemi di IA hanno impiegato da 240 millisecondi a 45 secondi per analizzare tutte le immagini per paziente, rispetto ai 20 minuti necessari a un operatore umano esperto.

Elevatissima accuratezza dell’IA

L’accuratezza degli algoritmi nell’identificare le malattie oculari diabetiche potenzialmente bisognose di intervento clinico è stata tra l’83,7 e il 98,7 per cento. Più nel dettaglio, per le malattie da moderate a gravi l’accuratezza è stata tra il 96,7 e il 99,8 per cento mentre per le malattie più avanzate (proliferative) è stata tra il 95,8 e il 99,5 per cento. In generale si tratta di prestazioni uguali o addirittura superiori a quelle di un essere umano, ma in una frazione del tempo. «Tali evidenze confermano dunque la solidità scientifica dell’approccio adottato nel Diabetic Eye Screening Programme britannico, che copre milioni di pazienti ogni anno», aggiunge Parravano.

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L’equità diagnostica

Oggi la selezione degli algoritmi di IA dell’NHS si concentra sull’efficacia in termini di costi e sulla corrispondenza con le valutazioni umane. Tuttavia ci sono sfide più ampie: ad esempio i software di IA applicati ad altre metodiche diagnostiche sono stati raramente valutati per l’equità algoritmica tra popolazioni di etnie diverse e questo ha portato a disparità come nel caso della minore accuratezza dei pulsossimetri utilizzati per misurare i livelli di saturazione dell’ossigeno nelle persone con pelle scura. «La nostra piattaforma, invece, offre la prima valutazione equa, imparziale e trasparente dei sistemi di IA per la valutazione delle patologie oculari diabetiche», ha spiegato Rudnicka, «e mostra come questi siano più accurati degli operatori e siano sicuri per l’uso nell’NHS con enormi set di dati e con diverse etnie e fasce d’età».