Machine learning contro la retinopatia diabetica

Un algoritmo in grado di analizzare immagini dell'occhio per diagnosticare in modo tempestivo una patologia potenzialmente pericolosa per la vista.
Machine learning contro la retinopatia diabetica
Un algoritmo in grado di analizzare immagini dell'occhio per diagnosticare in modo tempestivo una patologia potenzialmente pericolosa per la vista.

La retinopatia diabetica è una patologia oculare che si riscontra nella grande maggioranza dei pazienti affetti da diabete mellito. Può provocare danni alla retina e ad altre strutture dell’occhio, compromettendo le capacità visive. Ne sono affette circa 415 milioni di persone in tutto il mondo e il metodo più efficace per combatterla è rappresentato dalla diagnosi precoce del problema.

L’esame necessario per individuarlo è costituito dall’analisi del retro dell’occhio. Un’indagine che i soggetti a rischio dovrebbero condurre ogni anno come prassi preventiva. In molti però, soprattutto chi risiede nelle zone dove l’accesso a cure specialistiche non è alla portata di tutti, non ne sono in grado e finiscono per accorgersene quando è ormai troppo tardi. Un progetto messo in campo da Google, in collaborazione con team di medici da India e Stati Uniti, mira a sfruttare le potenzialità del machine learning per offrire una soluzione efficace. I risultati fin qui ottenuti, dopo anni di ricerca, sono stati pubblicati dal Journal of the American Medical Association.

Esempi di fotografie della retina analizzate per questo tipo di patologia: a sinistra un occhio sano, a destra uno che presenta lesioni

Esempi di fotografie della retina analizzate per questo tipo di patologia: a sinistra un occhio sano, a destra uno che presenta lesioni

Il gruppo di Mountain View ha formato un database composto da circa 128.000 immagini, utilizzate per insegnare ad un algoritmo a riconoscere i segni della retinopatia diabetica. Una volta conclusa la fase di istruzione, l’IA è stata sottoposta ad un test: le performance, ovvero la capacità di riconoscere la malattia, si sono dimostrate alla pari rispetto a quelle di una squadra di oftalmologi professionisti.

Si tratta solo del primo step di un percorso più ampio, che in futuro porterà un sistema sviluppato da DeepMind ad analizzare immagini 3D dell’intero occhio e dei suoi vari strati, non solo fotografie bidimensionali come avviene oggi, aumentando così ulteriormente la precisione e l’efficacia predittiva della tecnologia. Un’intelligenza artificiale di questo tipo potrà un giorno essere impiegata come strumento di supporto per gli specialisti o per offrire una prima diagnosi rapida ai pazienti che non hanno modo di accedere alle cure in tempi brevi.

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