Parkinson intercettabile prima con intelligenza artificiale che esamina foto degli occhi

Un algoritmo di apprendimento automatico riesce a valutare i piccoli vasi sanguigni della parte posteriore dell’occhio per diagnosticare il morbo di Parkinson (credito: Radiological Society of North America)

Una diagnosi precoce della malattia di Parkinson può essere effettuata tramite un esame della vista in combinazione con una nuova tecnologia di apprendimento automatico (machine learning) dell’intelligenza artificiale secondo un nuovo studio presentato al meeting della Radiological Society of North America (RSNA).

1) Odierna diagnosi del Parkinson
2) Anche vasi sanguigni della retica possono essere usati per diagnosi
3) Prove degli algoritmi sui pazienti
4) Metodo meno costoso e più facile per diagnosticare Parkinson
5) Approfondimenti
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Odierna diagnosi del Parkinson

Ad oggi il Parkinson viene diagnosticato sostanzialmente tramite i sintomi tra cui tremori, disturbi dell’equilibrio corporeo, rigidità muscolare ed altri. Naturalmente si tratta di un metodo che non è molto tempestivo in quanto solo dopo un certo periodo prolungato di progressione della malattia questi sintomi arrivano a mostrarsi.
Quando si mostrano questi sintomi, molto spesso vuol dire che una buona quantità dei neuroni cerebrali ha già subito delle lesioni, come tra l’altro spiega Maximillian Diaz, un ingegnere biomedico dell’Università della Florida a Gainesville: “Ciò significa che stiamo effettuando la diagnosi dei pazienti in una fase avanzata del processo patologico”.

Anche vasi sanguigni della retica possono essere usati per diagnosi

Dato che la malattia colpisce anche i vasi sanguigni microscopici della retina, essa può essere intercettata anche dagli odierni algoritmi di intelligenza artificiale tramite la valutazione automatica di immagini ad alto dettaglio degli stessi occhi.
I ricercatori hanno infatti usato un algoritmo, denominato apprendimento della macchina vettoriale di supporto (SVM), per analizzare le immagini della parte posteriore dell’occhio dei pazienti.

Prove degli algoritmi sui pazienti

Alcuni di questi ultimi erano affetti da malattia di Parkinson conclamata mentre altri erano partecipanti di controllo. In base alla visualizzazione della vascolarizzazione della retina ed esaminando le caratteristiche principali dei vasi sanguigni, anche quelli più piccoli, la rete di apprendimento automatico poteva classificare nei pazienti la malattia di Parkinson. “La scoperta più importante di questo studio è stata che una malattia del cervello è stata diagnosticata con un’immagine di base dell’occhio”, spiega lo stesso Diaz. “Questo è molto diverso dagli approcci tradizionali in cui per trovare un problema con il cervello si guardano immagini del cervello diverse”.

Metodo meno costoso e più facile per diagnosticare Parkinson

Inoltre questo metodo, insieme ad altri più complicati che si rifanno alle tecniche di imaging, risulta molto meno costoso, come spiegano i ricercatori, e le stesse fotografie in dettaglio della parte posteriore dell’occhio possono essere effettuata con apparecchiature che attualmente già esistono nella maggior parte delle cliniche oculistiche. Queste immagini potrebbero essere inoltre catturate anche da un semplice smartphone dotato di uno speciale obiettivo.
Si tratta, in effetti, nella semplice immagine dell’occhio e il costo dell’attrezzatura per effettuarla è di molto inferiore a quello di una macchina TC o MRI, come spiega Diaz: “Se riusciamo a fare di questo uno screening annuale, la speranza è che possiamo rilevare più casi prima, il che può aiutarci a capire meglio la malattia e trovare una cura o un modo per rallentare la progressione”.