La Food and Drug Administration ha provato un nuovo dispositivo di intelligenza artificiale basato sul deep learning che aiuta a identificare i neonati a rischio di retinopatia posteriore aggressiva della prematurità (aggressive posterior retinopathy of prematurity, AP-ROP). Quest’ultima è la forma più grave di retinopatia associata ai bambini prematuri e può essere difficile da diagnosticare in tempo. Diagnosticarla in tempo, infatti, può significare anche salvare la vista del bambino.
Il nuovo studio è stato pubblicato su Ophthalmology.
I bambini che nascono prematuramente, infatti, sono più a rischio di retinopatia perché hanno i vasi sanguigni negli occhi più fragili. Una volta che si rompono, il sangue fuoriesce e si accumula in maniera anomala. Se non trattata in tempo, la situazione può degenerare, si possono creare cicatrici e infine avere il distacco della retina, cosa che causa la perdita della vista.
L’incidenza di questa malattia nei bambini prematuri negli Stati Uniti è dello 0,17% ma nella maggior parte dei casi è in forma lieve.
La AP-ROP può eludere le diagnosi di medici perché, proprio per le sue caratteristiche, è più difficile daindividuare rispetto ad altre retinopatie della prematurità.
Anche sulle immagini del fondo oculare riprese all’interno dell’occhio gli esperti, per esempio, possono essere in disaccordo sul fatto che quelle immagini indichino la presenza della patologia, come spiega J. Peter Campbell, ricercatore del Casey Eye Institute.
“È importante riconoscere che attualmente non esiste uno standard di riferimento per la diagnosi di AP-ROP. Ma avere metriche oggettive basate sull’intelligenza artificiale per rilevare AP-ROP è un passo nella giusta direzione per questa popolazione di bambini altamente vulnerabili”, dichiara Grace L. Shen, ricercatrice che gestisce un programma di malattie della retina per il National Eye Institute (NEI).
Con il nuovo algoritmo, la gravità della malattia può essere quantificabile con un punteggio di gravità stabilito proprio dal deep learning.
