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Background: La retinopatia diabetica (RD) è la principale causa di cecità secondaria nei paesi industrializzati. Sono stimati circa 425 milioni di diabetici nel mondo. 1 paziente diabetico su 3 è affetto da RD. Le foto del fondo oculare sono il gold standard per lo screening della RD. La diagnosi precoce e un trattamento tempestivo sono la base per la corretta gestione della patologia. Gli ostacoli principali all'attuazione di campagne di screening nazionali sono la scarsità di personale sanitario in grado di interpretare immagini retiniche e lo scarso accesso a tecnologie di imaging. L'intelligenza artificiale (IA) applicata allo studio delle immagini retiniche ha mostrato una sensibilità e specificità nel riconoscere lesioni retiniche tipiche della RD uguali e-o superiori a professionisti del settore. Gli smartphone, ormai ubiquitari e dal costo contenuto, rappresentano uno strumento potenzialmente in grado di acquisire immagini retiniche di qualità elevata. Progetto proposto: RetinaLux è un dispositivo in grado di trasformare uno smartphone in una fundus camera wide-field portatile con IA integrata. L'IA consentirebbe l'impiego del dispositivo per campagne di screening della RD in contesti con scarse risorse economiche e-o umane. Metodi: La struttura esterna sarà stampata in 3D printing. Il prototipo di hardware sarà uno smartphone Oppo Reno Zen 2. L'illuminazione sarà composta da luci led integrate nel dispositivo alimentate da una batteria esterna. L'ottica composta da una lente di +20D. L'algoritmo realizzato tramite tecniche di computer vision basate su deep learning in collaborazione con il dipartimento di Computer Science dell'università La Sapienza, indicherà all'operatore la presenza o l'assenza di alterazioni tipiche della RD. Risultati: Le immagini saranno analizzate e stadiate da 2 oculisti esperti in RD, poi dall'IA e successivamente verrà calcolata la sensibilità e la specificità tramite curva ROC.