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.
Oggi la ricerca ci mostra come numerosi algoritmi di IA sono in grado di diagnosticare e stadiare la retinopatia diabetica, tramite l'uso di foto del fundus oculi, con una sensibilità e specificità superiore al 90%. Recentemente la FDA ha approvato la vendita per il mercato statunitense di due device per lo screening della RD. I 2 strumenti si chiamano Retinalyze e iDx-DR e sono dei retinografi automatici (Topcon NW400) in grado di acquisire foto del fundus oculi del paziente. Se l'immagine è di qualità sufficiente, l'algoritmo è in grado di dare 2 risultati: ''A) grado di retinopatia diabetica rilevato maggiore di moderato, recarsi da un oculista o B) negativo per retinopatia diabetica maggiore di moderata, prossimo controllo a 12 mesi''. Questi strumenti sono i primi al mondo ad essere autorizzati per il mercato, in grado di effettuare uno screening senza bisogno di intervento umano. Questo strumento consente a personale medico sanitario non specializzato in retinopatia diabetica (medici di base, farmacisti, ortottisti, ottici etc.) di offrire servizio di screening istantaneo, con una elevata soddisfazione da parte del paziente e senza la necessità di un oculista esperto, che, come detto, è lo scoglio più grande da superare per poter effettuare un programma di screening efficace per la DR. Il problema di questi strumenti è rappresentato dal loro alto costo, dal peso elevato che li rende difficilmente trasportabili e dal fatto che potrebbero risultare scomodi in pazienti con difficoltà motorie. L'utilizzo dell'IA associata ad un adattatore per smartphone è un'idea che sta prendendo piede negli ultimi anni senza essere ancora disponibile sul mercato [1]. Esistono in commercio diversi dispositivi in grado di trasformare uno smartphone in una fundus camera. Molti di questi hanno una curva di apprendimento alta poiché non sono dotati di un software specifico per il loro funzionamento e richiedono molta manualità per l'acquisizione delle immagini. Altri necessitano dell'utilizzo di colliri midriatici per l'esplorazione della retina poiché usano come illuminazione, la luce led-flash dello smartphone che induce miosi riflessa. I modelli più economici non hanno nemmeno adattatori in gomma sagomati e richiedono molta pratica prima di riuscire a ottenere immagini soddisfacenti. Inoltre nessuno di questi adattatori presenti in commercio, ad oggi, è concepito per funzionare con IA integrata. L'innovatività di RetinaLux risiede proprio in questo, ovvero sarebbe la prima smartphone fundus camera a servirsi di un algoritmo di IA per lo screening semi automatizzato della RD.
1. Bhavana, S., 2020. Medios An offline, smartphone-based artificial intelligence algorithm for the diagnosis of diabetic retinopathy