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Screening della neuropatia dalle immagini della retinopatia diabetica: una svolta nel deep learning

Secondo l’International Diabetes Foundation (IDF), non meno di 463 milioni di persone convivono con la malattia cronica, che si verifica quando il pancreas non può produrre – o fare un buon uso – dell’insulina. La sua prevalenza continua ad aumentare rapidamente e in modo significativo in tutto il mondo ed è ben documentato che più a lungo si lascia il trattamento, più è probabile che si debbano affrontare complicazioni devastanti.

Il diabete non è altro che una piaga globale che necessita urgentemente di nuovi approcci innovativi per la diagnosi e il trattamento della malattia e delle sue complicanze. Questo imperativo ha aggiunto impulso a un recente studio qui al Cambridge Consultants, condotto in collaborazione con gli eminenti specialisti Professor Sobha Sivaprasad del Moorfields Eye Hospital di Londra e il dottor Rajiv Raman del Sankara Nethralaya, un ospedale oculistico terziario a Chennai.

Pubblicità e progresso

La nostra intenzione? Sviluppare e convalidare un sistema basato sul deep learning per valutare la presenza di neuropatia periferica, una complicanza del diabete, dalle immagini retiniche normalmente utilizzate per lo screening della retinopatia diabetica. I risultati positivi, e devo dire davvero entusiasmanti, sono stati accettati per la presentazione all’inizio di quest’anno all’incontro annuale dell’Association for Research and Vision in Ophthalmology. Aprono la strada a programmi di screening più completi basati su dati che possono essere facilmente messi a disposizione dei medici.

La neuropatia è una delle complicanze più comuni del diabete, insieme alla retinopatia e alla nefropatia. In molti paesi, la retinopatia viene valutata attraverso programmi nazionali di screening oculistico per il diabete. Nell’approccio tradizionale, le retine dei pazienti vengono fotografate prima che i membri del personale specializzato valutino le immagini e, se necessario, si rivolgono a un oftalmologo.

Un passo verso l’automazione

Come per molti metodi di screening laboriosi e dispendiosi in termini di tempo, è in corso un passaggio all’automazione. In un ospedale in India, Google e la sua organizzazione di ricerca Verily hanno aperto la strada all’uso di un algoritmo di apprendimento automatico per lo screening della retinopatia diabetica e dell’edema maculare. La società statunitense IDx, nel frattempo, ha l’approvazione della FDA per utilizzare l’intelligenza artificiale per lo screening della retinopatia diabetica utilizzando il suo hardware e algoritmi proprietari.

La neuropatia può essere difficile da identificare ed è solitamente sintomatica quando viene rilevata. Spesso si traduce in ulcere del piede, che se non gestite possono portare alla perdita degli arti. Lo screening non è standardizzato ma di solito si basa su un esame del piede. Il problema, ovviamente, è che nel momento in cui compaiono le ulcere, il danno ai nervi potrebbe essere già avanzato e diventa difficile da gestire. La situazione è aggravata dal fatto che alcuni pazienti non sono consapevoli dello sviluppo delle loro ulcere a causa della mancanza di sensibilità e difficoltà di mobilità.

Il diabete può colpire molte parti del corpo, compresi il sistema vascolare e i tessuti nervosi, il che può portare a danni ai tessuti e, a sua volta, ad altre complicazioni. Nella retina, i danni ai tessuti possono portare alla cecità, quindi vengono acquisite immagini regolari dell’occhio per monitorare e gestire la possibile perdita della vista.

La perdita della prestazione visiva è stata riscontrata nei pazienti diabetici; questo era correlato all’assottigliamento dello strato di fibre nervose nella parte posteriore dell’occhio. All’inizio dello studio, abbiamo ipotizzato che se si verifica un danno ai nervi in ??tutto il corpo, nella retina potrebbero essere presenti prove di neuropatia. In effetti, prove aneddotiche suggeriscono che alcuni medici sospettano altre complicazioni diabetiche dalle immagini retiniche anche se non sono in grado di individuare una ragione specifica per cui. L’intuizione sembra giocare un ruolo qui mentre i medici formano un’immagine dall’intera storia del paziente.

24.000 immagini degli occhi

Per lo studio basato sulla popolazione abbiamo utilizzato quasi 24.000 immagini dell’occhio da più di 1.500 pazienti che sono state raccolte nella Chennai urbana in uno studio epidemiologico: Sankara Nethralaya Diabetic Retinopathy Epidemiology & Molecular Genetics (SNDREAMS). Abbiamo utilizzato i dati per indagare se l’intelligenza artificiale e il deep learning potrebbero essere utilizzati per lo screening della neuropatia. Abbiamo addestrato una serie di modelli di deep learning convoluzionali prima di selezionare quello con le migliori prestazioni.

La conclusione è stata che – nell’intera coorte di test – la neuropatia poteva essere prevista dalle immagini. Abbiamo anche scoperto che il potere predittivo dell’algoritmo era migliore nei pazienti che avevano anche la retinopatia diabetica. Andando avanti indagheremo se questa metodologia può essere utilizzata per identificare altre complicazioni diabetiche come la nefropatia e la neuropatia nella stessa coorte di pazienti.

Sono molto incoraggiato dai risultati e molto ottimista riguardo alle implicazioni per il miglioramento della vita dei malati di diabete a livello globale. Secondo le previsioni dell’IDF, il numero di persone che convivono con la malattia di cui ho parlato all’inizio di questo articolo salirà a 700 milioni entro il 2045.

Lo screening della retinopatia è già diffuso in molti paesi, con infrastrutture in atto per raccogliere dati regolarmente. La capacità di eseguire lo screening di tutte e tre le complicazioni da un unico set di dati sarebbe un modo estremamente economico ed efficiente per gestire la cura del paziente. A lungo termine, questi progressi potrebbero consentire il monitoraggio domiciliare della progressione della malattia, riducendo il carico per i pazienti e gli assistenti e responsabilizzando i pazienti.


Autore: Luis Diaz-Santana: Responsabile Oftalmologia alla Cambridge Consultants – con quasi 25 anni di esperienza nello sviluppo di strumentazione oftalmica, guida il team di innovazione in oftalmologia e la sua strategia commerciale.

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