Tra le complicanze del diabete, una delle più temute dai pazienti è la retinopatia. il diventare cieco è infatti la principale paura dei diabetici. Tale patologia colpisce il 30% dei diabetici e se non diagnosticata tempestivamente può danneggiare la vista e portare addirittura alla cecità.
In Italia i pazienti affetti sono oltre un milione. Ne soffrono infatti due diabetici su tre dopo venti anni di malattia. Le previsioni a livello globale parlano di un aumento significativo nei prossimi anni fino ad arrivare a 161 milioni di persone con retinopatia nel mondo nel 2045, con un aumento superiore al 50% rispetto ai dati attuali.
Tali proiezioni si basano su una serie di fattori, tra cui la crescente prevalenza del diabete nel mondo, i cambiamenti dello stile di vita, l’aumento della durata media della vita e l’invecchiamento della popolazione mondiale.
L’aumento dell’incidenza dei casi di retinopatia diabetica porterà a dover fronteggiare costi molto alti a livello di spesa sanitaria. Da qui l’esigenza di sviluppare programmi di screening rivolti a tutti i diabetici, per una tempestiva e corretta diagnosi che permetta di avviare trattamenti precoci in grado di preservare la vista dei pazienti.
Fortunatamente la retinopatia può essere facilmente identificata grazie allo screening del fondo oculare. Le più recenti tecniche di imaging, come l’imaging retinico ultra-widefield (UWF) e l’angiografia OCT (OCTA), hanno permesso di ottenere immagini sempre più accurate rispetto alla fotografia del fundus oculi a colori standard (CFP).
Inoltre, negli ultimi anni stanno giocando un ruolo sempre più importante l’intelligenza artificiale (AI) e il deep learning (DL). L’introduzione di algoritmi AI come strumenti di assistenza nello screening su larga scala infatti è associata a significativi risparmi sui costi.
E’ tutto italiano uno studio osservazionale svoltosi a Torino e pubblicato lo scorso anno su Diabetes & Obesity International Journal che ha previsto una procedura di screenign per la retinopatia utilizzando un algoritmo di intelligenza artificiale.
DAIRET (Diabetes Artificial Intelligence for RETinopathy), questo il suo nome, è stato messo a confronto con la diagnosi clinica dell’oculista nella sua capacità di individuare i casi di retinopatia. Lo studio ha dimostrato un’elevata efficacia dell’algoritmo nel rilevare i casi lievi e moderati di retinopatia, con un rapporto di sensibilità, ossia di capacità di individuazione dei casi, pari al 91,6 per cento per la retinopatia lieve e al 100 per cento per la retinopatia moderata.
Anche la specificità del test, cioè la capacità di identificare correttamente i soggetti sani, è risultata molto alta, con un rapporto di specificità pari a 82,6 per cento, quindi con basso tasso di falsi positivi.
«L’algoritmo si è mostrato efficace e utile nell’effettuare una prima diagnosi di presenza o assenza di retinopatia e nel riconoscere lesioni elementari a carico della retina, limitando il numero di persone da sottoporre a visita oculistica, che di norma, secondo linee guida, le persone con diabete devono effettuare ogni due anni. Può essere gestito da personale infermieristico e favorisce uno sveltimento del percorso diagnostico, con minor onere per gli specialisti e ridotto tempo di attesa per i pazienti», spiega Carlo B. Giorda, Direttore della Diabetologia territoriale della Asl Torino 5 e coordinatore dell’équipe che ha condotto lo studio.
Per approfondire, questo lo studio citato: Piatti A, Doglio M, Tartaglino B, Nada E and Giorda CB – Diabetic Retinopathy Screening with Artificial Intelligence: A Pivotal Experience in Italian Healthcare System – Preliminary Report. Diabetes Obes Int J Volume 7 Special Issue 1. 2022
