Tecno

AI presto ti dirà quanto vedere l’oculista

Studente post-doc, Intelligenza artificiale nel lavoro di imaging medico, Centro ARTORG per la ricerca di ingegneria biomedica, Centro per l’intelligenza artificiale in medicina, Universität Bern
CREDITO: M. Gallardo

La degenerazione maculare legata all’età (AMD) è la causa più comune di perdita della vista nelle persone con più di 50 anni. Fino al 12% di quelli con più di 80 anni ha la malattia cronica. Si stima che 16,4 milioni di adulti siano affetti da occlusione venosa retinica (RVO) in tutto il mondo, una condizione causata da una trombosi di una vena retinica. È la seconda causa più comune di cecità da malattia vascolare retinica dopo la retinopatia diabetica (DR). La DR a sua volta è la principale causa di cecità nei paesi sviluppati e colpisce fino all’80% delle persone con più di 20 anni di diabete. Può portare a un rigonfiamento della macula (edema maculare diabetico, DME), che può causare la perdita parziale o completa della vista.

Tutte e tre le condizioni sono trattate con iniezioni di un cosiddetto fattore di crescita endoteliale anti-vascolare (anti-VEGF) nell’occhio a intervalli per rallentare il progresso della malattia e prevenire la cecità. Poiché con la vista è in pericolo un senso umano centrale, i pazienti sono ansiosi di sapere che vengono trattati abbastanza spesso da evitare un rapido peggioramento. E i medici vogliono assicurarsi di vedere ogni paziente abbastanza frequentemente da non perdere importanti sviluppi.

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La sfida

Con l’invecchiamento della popolazione, i casi di AMD, RVO o DME sono in aumento a livello globale, rendendo difficile per le cliniche oculistiche specializzate tenere il passo con la crescente domanda di trattamenti regolari. “Come medici, vogliamo dare a ciascun paziente l’attenzione necessaria e la frequenza di trattamento di cui ha bisogno”, afferma Sebastian Wolf, capo del dipartimento di oftalmologia dell’Inselspital che attualmente vede 6000 pazienti con AMD, RVO e DR. “Ma è anche una sfida organizzativa per soddisfare le esigenze di tutti i pazienti ed essere in grado di studiare tutti i dati di imaging oculare rilevanti per valutare la progressione della malattia individuale e prendere decisioni terapeutiche nel breve tempo dato”.

Per monitorare la progressione delle condizioni croniche dell’occhio, viene solitamente applicata la tomografia a coerenza ottica (OCT), uno strumento di imaging che genera immagini 3D dell’occhio ad altissima risoluzione. In collaborazione con il Centro ARTORG per la Ricerca di Ingegneria Biomedica, l’Inselspital ha sviluppato strumenti di analisi OCT automatizzati basati sull’intelligenza artificiale, in grado di assistere gli oculisti nella valutazione di un intero set di OCT paziente in pochi secondi. Insieme a RetinAI, una startup specializzata in tecnologie per la cura degli occhi basate sull’intelligenza artificiale, hanno ora condotto uno studio retrospettivo sui pazienti per valutare quanto bene l’intelligenza artificiale possa prevedere la domanda di trattamento anti-VEGF fin dall’inizio.

Il set up

Lo studio ha esaminato i dati OCT di 340 pazienti con AMD e 285 pazienti con RVO o DME, trattati con anti-VEGF presso l’Inselspital tra il 2014 e il 2018. Sulla base delle caratteristiche morfologiche estratte automaticamente dai volumi OCT al basale e dopo due visite consecutive , oltre alle informazioni demografiche del paziente, sono stati addestrati due modelli di apprendimento automatico per prevedere la probabilità della richiesta di frequenza del trattamento a lungo termine di un nuovo paziente (uno per AMD e uno per RVO e DME).

Sulla base delle prime tre visite, è stato possibile prevedere se un paziente aveva una richiesta di trattamento bassa o alta per entrambi i gruppi AMD e RVO e DME con un’accuratezza simile. Ancora più importante, lo studio ha rivelato che è possibile prevedere ragionevolmente bene alla visita iniziale e anche prima della prima iniezione se un paziente richiederà meno spesso iniezioni.

Tre vantaggi

“Abbiamo dimostrato che i classificatori di apprendimento automatico possono prevedere la domanda di trattamento quando a un paziente viene diagnosticata per la prima volta una malattia cronica dell’occhio”, afferma Mathias Gallardo, ricercatore post-dottorato del laboratorio ARTORG AI in Medical Imaging (AIMI) e membro del nuovo Centro per l’intelligenza artificiale in Medicina (CAIM). “Quindi, l’intelligenza artificiale può aiutare a stabilire piani di trattamento specifici per il paziente per le condizioni oculari croniche più comuni nel prossimo futuro”.

La pianificazione della frequenza di trattamento ideale per ogni paziente ha molteplici vantaggi. In primo luogo, i pazienti possono essere certi che la loro malattia venga curata nel miglior modo possibile senza sottoporli a visite troppo frequenti e spiacevoli iniezioni nell’occhio. In secondo luogo, la pianificazione personalizzata può aiutare le cliniche a far fronte a un numero sempre crescente di pazienti consentendo il massimo utilizzo possibile delle capacità e delle infrastrutture mediche specializzate. In terzo luogo, la pianificazione su richiesta oggettivata aiuta a evitare un eccesso di approvvigionamento e può portare a una migliore efficienza dei costi ea minori spese sanitarie.

Confluenza ad alto rendimento di ricerca clinica, data science e industriale

Questo studio illustra ancora una volta la comprovata collaborazione a livello visivo tra clinici e data scientist dell’Inselspital e del Centro ARTORG, che produce soluzioni tecnologiche adatte all’uso quotidiano perché progettate direttamente come risposta alle esigenze cliniche. Un ulteriore aspetto importante per fornire una roadmap per l’implementazione clinica di tale tecnologia è stata la startup RetinAI. “Siamo estremamente felici di applicare i finanziamenti dell’UE che abbiamo ricevuto per creare soluzioni incentrate sul paziente in oftalmologia, assicurandoci che la tecnologia possa essere trasformata in prodotti che possano davvero avvantaggiare i pazienti e migliorare il trattamento su larga scala”, afferma Carlos Ciller, CEO di RetinAI. Con la sua sede centrale a sitem-insel, la startup è anche spazialmente situata esattamente all’interfaccia tra clinica e scienza.

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