Ricercatori dell'University College di Londra e del Moorfields Eye Hospital hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale in grado di rilevare il rischio di diverse malattie per un paziente analizzando l'immagine della sua retina.
Non è la prima volta che l'intelligenza artificiale viene utilizzata per analizzare le scansioni della retinaMa l'approccio adottato dai ricercatori con il modello RETFound accelererà gli sviluppi in questo settore della medicina.
I modelli standard di apprendimento automatico vengono solitamente addestrati su un ampio insieme di dati curati. Se si vuole che il modello sia in grado di identificare la retina di una persona a rischio di una specifica malattia, è necessario addestrarlo su un'enorme quantità di immagini rappresentative.
La preparazione dei dati di imaging medico per l'apprendimento automatico è molto costosa e richiede molto tempo. A differenza del tipo di base di etichettatura dei dati esternalizzata in paesi a basso costoLe immagini mediche devono essere analizzate ed etichettate da un medico specialista.
I ricercatori che hanno creato RETFound hanno adottato un approccio diverso e hanno addestrato il loro modello mediante l'apprendimento auto-supervisionato (SSL).
Invece di utilizzare immagini curate ed etichettate, hanno addestrato il modello su 1,6 milioni di immagini retiniche non etichettate.
Un modello di base per il rilevamento generalizzabile delle malattie dalle immagini retiniche - Nature https://t.co/M2g0L4MMl4
- natura (@Natura) 13 settembre 2023
Pearse Keane, un oftalmologo che ha fatto parte di il progettoIl modello ha spiegato che "nel corso di milioni di immagini, il modello impara in qualche modo com'è fatta una retina e quali sono le sue caratteristiche".
Una volta ottenuta una buona base di riferimento per l'aspetto di una retina normale, il modello poteva essere perfezionato con un ulteriore addestramento.
I ricercatori hanno poi dovuto addestrare il modello su altre 100 immagini di retine di persone affette da una specifica malattia e 100 immagini di retine di persone non affette.
I risultati sono stati impressionanti: RETFound è stato in grado di rilevare malattie oculari come la retinopatia diabetica con un grado di certezza estremamente elevato.
La capacità del modello di prevedere malattie come il Parkinsonictus ischemico, infarto del miocardio e insufficienza cardiaca era limitata, ma comunque migliore rispetto ad altri modelli.
Il modello è stato reso disponibile al pubblico e consentirà ad altri ricercatori di risparmiare molto tempo nello sviluppo di modelli addestrati a rilevare malattie specifiche.
Il documento di ricerca sottolinea che l'uso di RETFound come modello di base "può potenzialmente far risparmiare circa 80% del tempo di addestramento necessario per raggiungere la convergenza per il compito di prevedere l'infarto miocardico".
L'applicazione dell'intelligenza artificiale alle scansioni della retina è un'area di ricerca molto interessante. La retina è una finestra sulla salute. È l'unica parte del corpo umano in cui è visibile la rete capillare.
"Se si soffre di una malattia cardiovascolare sistemica, come l'ipertensione, che interessa potenzialmente tutti i vasi sanguigni del corpo, possiamo visualizzarla direttamente nelle immagini della retina", ha detto Keane.
Immaginate l'impatto che un modello adeguatamente addestrato come RETFound potrebbe avere nella diagnosi precoce delle malattie nei Paesi poveri che non dispongono di medici sufficienti.
È possibile sottoporre centinaia di persone a una scansione della retina eseguita da un'infermiera e poi far elaborare le immagini dall'intelligenza artificiale su una piattaforma cloud come AWS. I pazienti a rischio potrebbero essere identificati e quindi esaminati da un medico, piuttosto che cercare di esaminare tutti i visitatori di una clinica rurale.
Anche allo stato attuale di sviluppo iniziale, questo tipo di IA potrebbe salvare vite umane oggi, non solo in un futuro lontano.
