La retinopatia diabetica, una malattia caratterizzata da danni ai piccoli vasi sanguigni che rivestono la retina (area di focalizzazione della luce) dell’occhio e una delle principali cause di perdita della vista in tutto il mondo, è aumentata negli ultimi anni con il numero di bambini e adolescenti diagnosticati con aumenti del diabete di tipo 1 o di tipo 2. Sebbene l’American Diabetes Association (ADA) consigli uno screening regolare per la retinopatia diabetica pediatrica, si stima che meno della metà di tutti i giovani con diabete segua la raccomandazione. Senza una diagnosi e un trattamento precoci, questi pazienti si mettono a rischio di gravi problemi di vista o cecità con l’avanzare dell’età.
In un recente studio pubblicato online il 21 gennaio 2021, su Diabetes Care, i ricercatori di endocrinologia e oftalmologia pediatrica della Johns Hopkins Medicine e altre tre istituzioni mediche statunitensi hanno dimostrato che l’intelligenza artificiale autonoma (AI) può essere utilizzata per rilevare la retinopatia diabetica pediatrica con elevata sensibilità , specificità e diagnostica (accuratezza del rilevamento) e senza la necessità dell’interpretazione umana. La tecnica era già stata approvata per gli adulti con diabete dalla Food and Drug Administration statunitense e fa parte delle linee guida per lo screening della retinopatia dell’ADA per i pazienti di età pari o superiore a 21 anni.
Poiché lo screening AI non richiede la dilatazione degli occhi, richiede meno tempo ed è più facile da sottoporre ai pazienti pediatrici. Pertanto, l’adesione dei pazienti in questo studio a sottoporsi a screening regolari della retinopatia, come definito dall’ADA, è più che raddoppiata.
“L’uso dell’IA autonoma negli adulti ha mostrato livelli estremamente elevati di sensibilità, specificità e accuratezza nella diagnosi della retinopatia diabetica riferibile [più che lieve], quando la malattia è più curabile”, afferma Risa Wolf, MD, autore principale dello studio, Johns Hopkins Children’s Centro endocrinologo pediatrico e assistente professore di pediatria presso la Johns Hopkins University School of Medicine. “Quindi, con la crescente incidenza del diabete pediatrico, in particolare di tipo 2, che è associato a una più precoce insorgenza di retinopatia, abbiamo ritenuto importante vedere se l’intelligenza artificiale poteva migliorare l’aderenza alle linee guida di screening e la diagnosi precoce per i pazienti più giovani. ”
Un totale di 310 pazienti pediatrici con diabete sono stati reclutati per un periodo di 12 mesi per lo studio. I partecipanti avevano un’età media di 12 anni, erano maschi per il 47% e rappresentavano un’ampia gamma di etnie (57% bianchi, 32% neri, 4% ispanici e 7% asiatici o altro). I pazienti avevano prevalentemente diabete di tipo 1 (82%) e un’età media di 9 anni alla prima diagnosi di diabete, sia di tipo 1 che di tipo 2.
Centocinquantadue partecipanti (49%) hanno riferito di avere effettuato un esame oculistico diabetico con dilatazione prima di partecipare allo studio, ma solo 17 (11,3%) avevano una registrazione del test di screening nei loro fascicoli. Tuttavia, utilizzando uno speciale calcolo statistico, i ricercatori sono stati in grado di misurare il miglioramento dell’aderenza allo screening per questi pazienti e quindi stimarlo per l’intero gruppo.
Nello studio, la fotografia digitale del fondo oculare, che non richiede dilatazione, richiede solo pochi minuti e produce immagini di alta qualità per il rilevamento della retinopatia da parte di osservatori addestrati, è stata utilizzata insieme a un sistema di intelligenza artificiale completamente autonomo integrato nella fotocamera. Ciò ha eliminato la necessità di una valutazione umana per ottenere una diagnosi.
Per la verifica delle diagnosi fatte dal sistema AI, le stesse fotografie a colori sono state esaminate indipendentemente da due specialisti della retina a cui non sono state informate le interpretazioni AI.
Dei 310 partecipanti, l’IA ha fornito un’interpretazione accurata per la retinopatia o nessuna retinopatia in 302 (97,5%) casi. Gli otto set di immagini non interpretati erano dovuti all’incapacità del partecipante di tenere gli occhi aperti durante il flash fotografico o di mettere a fuoco secondo necessità.
Nel complesso, la sensibilità (85,7%), la specificità (79,3%) e la diagnostica (97%) delle interpretazioni AI nei bambini erano elevate, sulla base degli standard di riferimento per queste caratteristiche definiti dagli specialisti della retina. Questo livello elevato è stato osservato indipendentemente da razza, etnia, età e sesso.
Dopo aver implementato il sistema di screening AI, il tasso di aderenza è migliorato dal 49% al 95%, con un aumento del 111%.
“I nostri risultati mostrano che l’IA autonoma, dimostrata come un mezzo sicuro ed efficace per diagnosticare la retinopatia diabetica negli adulti, merita anche un ruolo nello screening di questa malattia nei pazienti più giovani”, afferma lo specialista della retina Roomasa Channa, MD, autore senior dello studio e assistente professore di oftalmologia e scienze visive presso la University of Wisconsin School of Medicine and Public Health.