Congresso nazionale SISO: Intelligenza Artificiale, le nuove frontiere dell’oftalmologia e le promesse dell’oculomica

La ricerca medico-scientifica nel campo dell’Intelligenza Artificiale (AI) è letteralmente esplosa negli ultimi anni e uno dei settori più interessati è proprio l'oftalmologia. Le applicazioni cliniche ancora sono poche, ma se i risultati sperimentali saranno confermati, potrebbe essere una rivoluzione: i sofisticati modelli di deep learning dell’AI, riescono a interpretare le immagini dell’occhio (già molto utilizzate in oculistica per altri scopi) per diagnosi, prognosi e screening con grande precisione. Una delle più promettenti applicazioni sperimentali della AI in oftalmologia, riguarda la Retinopatia del Prematuro, o ROP, una grave malattia della retina dei neonati prematuri, tra le principali cause di cecità infantile nei Paesi a reddito medio. È causata dal fatto che le grandi quantità di ossigeno necessariamente somministrato ai piccoli prematuri svolgono un’azione negativa sulla maturazione della retina: favorisce un'eccessiva produzione di un fattore vascolare di crescita (VEGF) con sviluppo di vasi anomali e di un tessuto al limite tra retina matura e immatura. È questo che può causare il distacco di retina. Esistono programmi di screening per la diagnosi di ROP ma finora la diagnosi può essere fatta solo da oftalmologi pediatri con esperienza specifica, e sono pochi. Grazie a un recente studio condotto da un team di ricercatori internazionali pubblicato su The Lancet Digital Health utilizzando 7414 immagini retiniche, la malattia può essere rilevata dall’AI analizzando una foto del fondo oculare con accuratezza pari a quella di oculisti pediatrici esperti. E solo successivamente va confermata dal medico, al quale così vengono sottoposte solo le situazioni "sospette", fatto che consente di alleggerire il loro carico di lavoro. La diagnosi precoce può consentire ai neonati con ROP a rischio di cecità il trattamento urgente, con il laser oppure con appositi farmaci.

L’applicazione dell’AI in oculistica può ottenere risultati ancora più sorprendenti. E’ il campo di ricerca della cosiddetta ‘oculomica’, termine coniato recentemente per descrivere una nuova disciplina che combinando le recenti tecniche di imaging con l’AI, analizza la conformazione dell’occhio come fosse una "finestra" sullo stato di salute dell’intero l’organismo. Tutto è cominciato appena 4 anni fa, nel 2018 con un lavoro pubblicato su Nature Biomedical Engineeringfrutto della collaborazione di ricercatori della Stanford University con un team di ingegneri di Google. Attraverso un complesso algoritmo di AI, i ricercatori hanno potuto individuare e quantificare per la prima volta una serie di fattori di rischio cardiovascolare analizzando esclusivamente le immagini del fondo dell’occhio. La previsione di rischio viene generata dal modello di AI in modo del tutto automatico, analizzando le immagini di alcune caratteristiche anatomiche, come la papilla ottica o il calibro e decorso dei vasi sanguigni. Con risultati incredibili: questo modello è risultato in grado di identificare con accuratezza la probabilità di infarto miocardico o ictus ischemico a 5 anni, solo analizzando fotografie del fondo oculare. 

Lavori d’avanguardia, certo, ma in questi quattro anni la ricerca è proseguita e prosegue con risultati ogni giorno più stupefacenti. L’AI sembra in grado di individuare e decodificare una grande quantità di informazioni sulla salute e sulla malattia di una persona osservandone l'occhio. È possibile rivelare i primi segni non solo di diabete e malattie cardiovascolari, ma anche ictus, patologie neurologiche come morbo di Parkinson, e Alzheimer. Queste previsioni, in futuro, potrebbero consentire di adottare un adeguato stile di vita in un’ottica di prevenzione. Il gruppo di ricercatori internazionali coordinato da Pearse A. Keane, professore di AI all'University College of London, ha sviluppato RETFound, un modello di AI in grado di diagnosticare e prevedere il rischio di sviluppare condizioni di salute multiple - dalle malattie oculari all'insufficienza cardiaca al morbo di Parkinson - tutto sulla base delle immagini retiniche delle persone; i risultati sono stati pubblicati sulla prestigiosa rivista Nature pochi mesi fa. Ciò che rende RETFound innovativo, è che è stato sviluppato utilizzando un metodo noto come apprendimento self-supervised su 1,6 milioni di immagini retiniche non etichettate. In altre parole, il modello, addestrato in modo simile a ChatGPT, in qualche modo impara com'è fatta una retina e quali sono tutte le sue caratteristiche analizzando milioni di immagini. Questo costituisce la base del modello che viene definito dai tecnici "Foundation model", cioè che può essere adattato per valutare più condizioni di salute.

Ma c’è di più: "L’ultima frontiera è il rilevamento di segni di malattia non più solo dalle immagini della retina, ma addirittura di quelle dell'occhio esterno: un modello di AI che consente di rilevare parametri solitamente forniti da esami del sangue, come i livelli ematici di glucosio e lipidi, l’emocromo, funzionalità renale ed epatica, partendo da una semplice foto esterna dell’occhio. La precisione di queste stime è incredibilmente alta. Questo lavoro scientifico è stato condotto da Boris Babenko e altri ricercatori americani, in collaborazione con Google, addestrando l’AI con 123.130 immagini di 38.398 pazienti, della zona di Los Angeles, in California e di Atlanta" spiega la dottoressa Limoli. Cosa significa questa ricerca? Che in un prossimo futuro potremo fare check up e addirittura previsioni sul nostro stato di salute facendoci una semplice foto degli occhi? Presto per dirlo ma sicuramente è una possibilità concreta.