Tanto amata e tanto odiata, apprezzata e denigrata, cercata e temuta. È l’intelligenza artificiale (AI). Nella musica, separando la voce di John Lennon dal suono del pianoforte, ha consentito l’arrangiamento di un nuovo brano dei Beatles; a San Francisco è presente in 500 robotaxi, auto a guida autonoma e senza conducente; in Italia, uno studio clinico ne ha dimostrato l’efficacia nella diagnosi di Retinopatia Diabetica, fra le principali cause di ipovisione e cecità nel mondo. Lo studio tutto italiano che ha visto l’impiego di DAIRET®, algoritmo di intelligenza artificiale, è stato pubblicato sulla rivista americana Diabetes&Obesity International Journal e sulla rivista internazionale Acta Diabetologica nel settembre 2023.
La retinopatia diabetica (RD), che colpisce la retina, la membrana che riveste la superficie interna dell’occhio, è una delle complicazioni più frequenti del diabete. Nelle fasi iniziali la malattia è asintomatica perché i primi danni si registrano di solito nelle aree più periferiche della retina, non interessate alla visione distinta. Questo fa sì che spesso la diagnosi arrivi in ritardo, quando i danni sono ormai irreversibili.
In Italia sono oltre 3 milioni le persone con diabete e il 30% di queste potrebbe andare incontro a una forma di retinopatia diabetica.
L’idea dello studio è venuta al dottor Alberto Piatti, responsabile della Oculistica territoriale della Asl Torino 5, preoccupato per l’alto numero dei pazienti e per la scarsità delle risorse mediche. “Seguiamo 14 mila pazienti diabetici, e per riuscire a esaminare tutti abbiamo pensato di ricorrere al supporto dell’intelligenza artificiale”, riferisce il dottor Piatti.
Giorda, Romeo, Manti sono i diabetologi che lo hanno affiancato. “Nel 2022, abbiamo condotto uno studio osservazionale che ha interessato i 4 Centri di Diabetologia dell’ASL Torino 5. I partecipanti allo studio, età minima 18 anni, avevano ricevuto una diagnosi di diabete (di qualsiasi tipo, escluso quello gestazionale), ed erano stati sottoposti allo screening della retinopatia in occasione della visita periodica per il controllo del diabete”, spiega Piatti.
Lo studio ha utilizzato una procedura di screening tramite l’impiego sistematico di DAIRET®(Diabetes Artificial Intelligence for RETinopathy), algoritmo diIntelligenza Artificiale per lo screening di primo livello della retinopatia diabetica. L’apprendimento della macchina è stato allenato nella valutazione della RD nel 2015 e nel 2018 su oltre 55 mila pazienti e 245 mila immagini.
Ma come funziona? “L’intelligenza artificiale di DAIRET® lavora all’interno di una cartella clinica digitale, un software di cui quasi tutti i reparti di diabetologia italiana dispongono – precisa Piatti –. Non è quindi necessario fornire dati a un ente esterno. Come tutte le cartelle, ha anagrafica, anamnesi e dashboard, una sorta di lavagna con diario delle visite con una parte che va compilata dall’oculista dove appuntare tutte le complicanze che il diabete può dare”.
È un digital folder, cioè una cartella digitale che raccoglie i dati dei pazienti visitati nei centri di diabetologia e degli oculisti che seguono le complicanze del diabete.
“Sono stati considerati 637 pazienti. Le immagini retiniche erano ottenute adoperando un sistema di immagini del fondo dell’occhio non midriatico (true color, confocale) – precisa Piatti –. Veniva fotografata la retina e le immagini ricavate venivano esaminate dall’intelligenza artificiale che forniva un referto. Per cui tutti i pazienti hanno ricevuto il referto sperimentale dell’AI e quello del medico, e i due risultati sono stati comparati per verificare se la diagnosi dell’intelligenza artificiale era corretta. L’AI ha individuato al 100% i pazienti con una retinopatia molto alta, da dover trattare, e il 70% delle forme più lievi, dove la retinopatia diabetica non era da trattare. Tutti i pazienti che avevano bisogno di cure, quindi, sono stati individuati”.
I dati dello studio hanno anche evidenziato un’accurata sensibilità dell’algoritmo nel rilevare i casi lievi e moderati, con rilevante specificità.
DAIRET®, il sistema di Intelligenza Artificiale per la valutazione automatizzata della retinopatia diabetica, ha dimostrato quindi di essere un ottimo strumento per accelerare il percorso diagnostico e ridurre il tempo di attesa per i pazienti. “I risultati sono stati molto buoni. Il tempo di esecuzione di uno screening con DAIRET®è di 2 minuti a persona. Il grande vantaggio dell’AI è che fa grandi numeri e non si stanca mai. Normalmente i diabetologi visitano una ventina di pazienti al giorno, noi in un mese abbiamo raggiunto 637 pazienti, un numero sufficiente per avere una significatività statistica”.
L’Intelligenza Artificiale permette uno screening rapido, individuando precocemente i pazienti che necessitano di un approfondimento da parte dell’oculista. La classificazione, poi, è affidata all’oculista che diagnosticherà se la RD è lieve (R1), moderata (R2) e grave o pre-proliferante (R3), o se si tratta di retinopatia proliferante (RP).
Dallo studio sono emersi anche i seguenti dati: l’età media dei partecipanti (18-92 anni) era 65 anni, il che riflette l’età avanzata della popolazione che in Italia frequenta i Centri per il diabete. 61 pazienti (9%) avevano il diabete tipo 1 e 555 (82%) tipo 2. Il 43% dei partecipanti erano donne e il 57% uomini. Come ci si aspettava, i soggetti col tipo 1 erano più giovani ma con una durata della malattia più lunga rispetto ai pazienti col tipo 2. “La Retinopatia Diabetica è responsabile di cecità nelle persone giovani (40/50 anni) in piena età lavorativa. Il diabete di tipo 1 inizia spesso anche a 10-12 anni di età e dopo circa 20 anni può comportare danni alla vista. Per cui è un grosso problema sociale e anche lavorativo”, sottolinea il dottor Piatti che, prima di intraprendere lo studio sull’AI, era stato premiato a Varsavia, da ESASO (European School for Advanced Studies in Ophthalmology), Associazione che insegna ai giovani oculisti le tecniche oftalmologiche più innovative sia in ambito chirurgico che in ambito clinico, presentando un percorso di diagnosi e cura dei pazienti con Retinopatia Diabetica.
Identificare le lesioni precoci, ancora suscettibili di trattamento risolutivo, assume enorme rilevanza nella prevenzione della cecità dovuta al diabete. Infatti, se eseguita prima della comparsa di sintomi visivi, la fotocoagulazione laser previene la perdita della vista in oltre il 95% dei casi di retinopatia proliferante. Le persone con diabete, anche in assenza di una sintomatologia specifica e soprattutto dopo i 40 anni, dovrebbero sottoporsi periodicamente all’esame del fondo oculare in modo da poter identificare precocemente la comparsa di lesioni alla retina prima dello sviluppo di ulteriori complicanze. Nelle forme di edema maculare diabetico, oggi causa principale di danno visivo nel diabete, è efficace l’intervento mediante iniezione intravitreale di farmaci biologici e/o steroidi.
Ci sono stati pazienti a cui non è stato possibile effettuare l’esame? “Lo screening viene fatto con la retinografia in via prioritaria, non in via assoluta, e ci sono dei casi in cui non è stato possibile effettuarlo, per esempio in presenza della cataratta, o nel caso di una pupilla molto stretta in alcune persone anziane perché la macchina fotografica del retinografo non riesce a passare attraverso pupille molto piccole”, precisa Piatti.
È uno studio in prospettiva futura perché al momento la normativa non consente l’uso dell’AI. “Nella pratica clinica non ci serviamo dell’intelligenza artificiale in modo autonomo – sottolinea Piatti –, si può utilizzarla solo come supporto perché non è ammessa in Italia una diagnosi da macchina. Abbiamo usato l’AI nello studio per verificare i suoi dati di sensibilità e specificità. La nostra indagine ha dimostrato che la sensibilità è molto elevata, e il giorno in cui sarà approvata a livello europeo la normativa per utilizzare l’intelligenza artificiale in autonomia, senza che il medico riverifichi ogni volta l’esame, si potrà farlo.
L’AI nel campo medico, specialmente nello screening della RD, rappresenta una eccitante frontiera nella Medicina. Screening guidati dall’AI possono abbassare significativamente i costi per la salute riducendo la necessità di rivolgersi a personale specializzato e rendendo più efficaci i processi di analisi. È essenziale notare che questi sistemi debbono essere visti come strumenti per aiutare, non per sostituire, l’intervento del personale sanitario umano. Combinando le forze dell’AI e dell’esperienza umana possiamo sperare di ottenere per il futuro delle cure precise, accessibili ed efficaci.
Le evidenze emerse dallo studio offrono alle società scientifiche diabetologiche spunti di riflessione circa la possibilità di applicare questa nuova metodica di screening nella pratica clinica quotidiana. L’AI, sono in molti a criticarla… ma come spesso succede il segreto è tutto nel come viene utilizzata. Il problema non è l’intelligenza artificiale, ma chi la usa.
Clementina Speranza
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