L’intelligenza artificiale può scansionare la retina e prevedere il rischio di malattie cardiache “in 60 secondi o meno”

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L’intelligenza artificiale può scansionare la retina e prevedere il rischio di malattie cardiache “in 60 secondi o meno”

Il software AI sviluppato utilizzando l’apprendimento automatico può essere utilizzato per prevedere il rischio di malattie cardiache di qualcuno in meno di un minuto analizzando le vene e le arterie nei loro occhi.

La nuova ricerca, pubblicata sul British Journal of Ophthalmology, apre la strada allo sviluppo di screening cardiovascolari rapidi ed economici, se i risultati saranno convalidati in futuri studi clinici. Questi screening permetterebbero alle persone di conoscere il loro rischio di ictus e infarto senza la necessità di esami del sangue o misurazioni della pressione sanguigna.

“Questo strumento di intelligenza artificiale potrebbe far sapere a qualcuno in 60 secondi o meno il proprio livello di rischio”, ha detto al Guardian l’autrice principale dello studio, Alicja Rudnicka. Lo studio ha rilevato che le previsioni erano accurate quanto quelle prodotte dai metodi di test attuali.

Come funziona

Il software funziona analizzando la rete dei vasi sanguigni contenuta all’interno della retina dell’occhio. Misura l’area totale coperta da queste arterie e vene, nonché la loro larghezza e “tortuosità” (quanto sono flessuose). Tutti questi fattori sono influenzati dalla salute del cuore di un individuo, consentendo al software di fare previsioni sul rischio di malattie cardiache di un soggetto semplicemente guardando un’istantanea non invasiva del suo occhio.

L’uso dell’IA per diagnosticare le malattie dalle scansioni oculari si è dimostrato uno dei campi in più rapido sviluppo della medicina dell’apprendimento automatico. Il primo dispositivo diagnostico AI in assoluto approvato dalla FDA è stato utilizzato per lo screening delle malattie degli occhi e la ricerca suggerisce che l’IA può rilevare una serie di disturbi in questo modo, dalla retinopatia diabetica all’Alzheimer (l’area di ricerca di Keane). Gli strumenti che applicano questi risultati sono in varie fasi di sviluppo, ma rimangono dubbi sull’affidabilità e l’universalità delle loro diagnosi.

Team di Studio

Questo recente studio, condotto da un team di St George’s, Università di Londra, è stato testato solo sulle scansioni oculari di pazienti bianchi, ad esempio. Il team ha ottenuto i dati dei test dalla Biobanca britannica, un database che risulta essere per il 94,6% bianco (che riflette i dati demografici del Regno Unito nella fascia di età dei pazienti inclusi nella BioBank). Tali pregiudizi dovrebbero essere bilanciati in futuro per garantire che qualsiasi strumento diagnostico sia ugualmente accurato per le diverse etnie.

I ricercatori hanno confrontato i risultati del loro software, chiamato QUARTZ (un acronimo inventivo derivato dalla frase “Analisi quantitativa della topologia dei vasi retinici e siZe”) con le previsioni di rischio a 10 anni prodotte dal test standard di Framingham Risk Score (FRS). Hanno scoperto che i due metodi avevano “prestazioni comparabili”.

La grande sfida, dice Keane, è portare questo tipo di lavoro dal “codice alla clinica”. Chi può trasformare questo tipo di ricerca in uno strumento diagnostico, si chiede; sarebbe il National Health Service (NHS) del Regno Unito o una società scorporata dall’università? E quale livello di prestazioni richiederanno le autorità di regolamentazione prima di approvare l’uso del software? “A che punto diciamo ‘mettiamoci dentro, abbiamo finito’ e lo trasformiamo in un prodotto commerciale?”

Ercole Palmeri: Innovation addicted

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