Retinopatia diabetica per 1 mln italiani, diagnosi precoce con algoritmo 

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(Adnkronos) – In Italia, sono oltre 1 milione le persone con diabete che soffrono di retinopatia diabetica, la principale complicanza del diabete e la prima causa di cecità in età lavorativa. Tutte le linee guida sul diabete, nazionali e internazionali, sia per il diabete tipo 1 sia tipo 2, raccomandano una valutazione regolare e precoce dello stato della retina e un intervento immediato, se necessario. Tuttavia, l’accesso a questo tipo di screening nei Paesi sviluppati è basso, in parte per la complessità e il costo delle procedure e in parte perché in molti Paesi, Italia inclusa, questo screening viene effettuato dagli oculisti, gravando sulle liste di attesa. Un algoritmo può fare la differenza.  In uno studio recentemente pubblicato su Acta Diabetologica, Dairet* (Diabetes Artificial Intelligence for RETinopathy), un sistema di intelligenza artificiale per la valutazione automatizzata della retinopatia diabetica, ha dimostrato una sensibilità del 100% nell'individuazione dei casi di grado moderato o severo, ovvero forme della malattia che possono mettere a rischio la vista e che richiedono quindi l’intervento dell’oculista. E di conseguenza di essere uno strumento per sveltire il percorso diagnostico, riducendo l’onere per gli specialisti e il tempo di attesa per i pazienti. Le evidenze emerse dallo studio italiano “Feasibility and accuracy of the screening for diabetic retinopathy using a fundus camera and an artificial intelligence pre‑evaluation”, – riferisce una nota – offrono alle società scientifiche diabetologiche spunti di riflessione circa la possibilità di applicare questa nuova metodica di screening nella pratica clinica quotidiana. Lo studio – il primo in Italia sull’intelligenza artificiale nella retinopatia diabetica condotto su 637 pazienti seguiti dai centri diabetologici e oculistici della Asl Torino 5 – si basa sulla necessità di trovare procedure semplificate e con costi contenuti per implementare lo screening della retinopatia in popolazioni numerose, com’è quella delle persone con diabete, e richiedere l’intervento di oftalmologi solo in casi strettamente necessari. “L’algoritmo di intelligenza artificiale ha dimostrato di essere molto efficiente nell’individuare la retinopatia di grado moderato e severo, con la certezza che nessun paziente che necessita di un oculista venga erroneamente diagnosticato come negativo – spiega Carlo Bruno Giorda, principale ricercatore dello studio – Considerato il sempre crescente numero di persone con diabete e l’importanza di questo screening, che spesso non viene effettuato a causa delle lunghe liste di attesa, si è reso necessario l’utilizzo di sistemi di valutazione automatizzata delle immagini per sveltire il percorso diagnostico, riducendo l’onere per gli specialisti e il tempo di attesa per i pazienti”.  Ovviamente “non si parla di sostituire la professionalità dell’oculista, ma di dargli un importante supporto nelle fasi più complesse – sottolinea l’esperto – Inoltre, auspichiamo che le evidenze emerse dallo studio offrano alle società scientifiche diabetologiche spunti di riflessione circa la possibilità di applicare questa nuova metodica di screening nella pratica clinica quotidiana”.  Dairet* – conclude la nota – ha mostrato anche nei soggetti che hanno più di 70 anni un livello di sensibilità del 100 per cento per le forme moderate o severe, anche se le patologie oculari senili fanno leggermente diminuire il numero di pazienti sottoponili a questo test. Il sistema è messo a punto da Retmarker, società portoghese controllata dal gruppo italiano Meteda, che vanta un’ampia esperienza internazionale con oltre 500mila pazienti esaminati. Il dispositivo, che può essere utilizzato da personale infermieristico non specializzato, è gestito all’interno della cartella clinica elettronica MètaClinic, attualmente installata nel 90 per cento dei centri di cura per il diabete italiani e utilizzata con regolarità dal personale sanitario, permettendo così al medico di avere a disposizione tutti i dati clinici del paziente con un semplice clic. —salutewebinfo@adnkronos.com (Web Info)