Intelligenza artificiale in ambito oftalmologico: nuovo approccio diagnostico dell'edema maculare diabetico

Abstract

L’edema maculare diabetico rappresenta una delle principali cause di ipovisione tra gli individui in età lavorativa in tutti i paesi industrializzati, con forti implicazioni sociali, sanitarie ed economiche. La diagnosi precoce della patologia e il tempestivo intervento permettono una miglior gestione del paziente ed una riduzione delle complicanze legate alla malattia. Per far fronte a questo problema nell’ultimo decennio sono stati compiuti enormi passi nello sviluppo di sistemi automatizzati in grado di analizzare le immagini e di identificare i pazienti con retinopatia diabetica e/o edema maculare diabetico. OBIETTIVO: Valutare l’applicazione di algoritmi di intelligenza artificiale nell’identificazione di biomarcatori nell’imaging dell’edema maculare diabetico, esaminandone punti di forza e limitazioni. METODI: 55 pazienti diabetici di età compresa tra i 44 e i 90 anni, con edema maculare diabetico del centro di retina medica del Policlinico San Martino sono stati sottoposti ad esame dell’acuità visiva ed alla tomografia a coerenza ottica spectral domain (SD-OCT, optical coherence tomography). Successivamente le immagini sono state analizzate dal software di intelligenza artificiale.

RISULTATI: Gli algoritmi hanno dimostrato un’alta sensibilità e una buona specificità nell’identificazione di biomarcatori dell’edema maculare diabetico, quali: presenza di liquido intra e sottoretinico, integrità della membrana limitante esterna ed elissoide, spot intraretinici iperriflettenti). CONCLUSIONI: Nella nostra esperienza l’applicazione dell’intelligenza artificiale ha prodotto risultati incoraggianti per la diagnosi dell’edema maculare diabetico, dimostrando di poter alleggerire il carico di lavoro degli specialisti.

Nonostante le sue grandi potenzialità l’applicazione dell’intelligenza artificiale richiede una regolamentazione precisa per quanto riguarda gli aspetti della privacy e le questioni medico-legali.

Diabetic macular edema is one of the main causes of low vision among individuals in working age in all industrialised countries, with strong social, health and economic implications. Early diagnosis of the disease and early intervention enable better management of the patient and a reduction in disease-related complications. To cope with this problem In the last decade, enormous strides have been made in the development of automated systems in ability to analyse images and identify patients with diabetic retinopathy and/or edema macular diabetic. OBJECTIVE: To evaluate the application of artificial intelligence algorithms in the identification of biomarkers in the imaging of diabetic macular edema, examining their strengths and limitations. METHODS: 55 diabetic patients aged 44-90 years with diabetic macular edema of the medical retinal center of the San Martino Polyclinic were subjected to an acute optical coherence spectral domain (SD-OCT, optical coherence tomography). Subsequently the images were analyzed by intelligence software artificial.

RESULTS: The algorithms demonstrated high sensitivity and good specificity in the identification of biomarkers of diabetic macular edema, such as: presence of intra- and subretinine, integrity of outer and elixoid limiting membrane, intraretine spots hyperreflective). CONCLUSIONS: In our experience, the application of artificial intelligence has encouraging results for the diagnosis of diabetic macular edema, showing that it can be Lighten the workload of specialists.

Despite its great potential, the application of artificial intelligence requires a Precise regulation of privacy and medico-legal issues.