- Alcuni ricercatori del Regno Unito hanno ideato un innovativo programma di intelligenza artificiale (AI) che utilizza immagini della retina per rilevare segni di disturbi oculari, cardiaci e neurologici.
- RETTrovatouno dei primi modelli di base dell’intelligenza artificiale nel settore sanitario e il primo in oftalmologia, ha utilizzato milioni di scansioni oculari per individuare e curare la cecità.
- In più test, RETTrovato ha superato i sistemi di intelligenza artificiale esistenti e gli esperti clinici nel completare una gamma di funzioni diagnostiche complesse con dati meno etichettati.
- RETFound tiene conto anche di diverse popolazioni e malattie rare, che molte scansioni tradizionali e gli attuali sistemi di intelligenza artificiale spesso non rilevano.
- Inoltre, questa “tecnologia trasformativa” riduce drasticamente il carico di lavoro degli esperti umani nell’analisi e nell’etichettatura dell’imaging retinico.
Gli esperti del Moorfields Eye Hospital e dell’Istituto di oftalmologia dell’University College London (UCL) in Inghilterra hanno recentemente sviluppato un sistema di intelligenza artificiale in grado di rilevare i disturbi della vista in modo più accurato ed efficiente rispetto ai metodi attuali.
Questa nuova tecnologia potrebbe anche aiutare ad accelerare le diagnosi di problemi di salute sistemici tra cui ictus, infarti e morbo di Parkinson.
Gli scienziati hanno effettuato uno studio su RETTrovato, il loro primo modello di fondazione al mondo, che utilizzava milioni di scansioni oculari del Servizio sanitario nazionale (NHS) del Regno Unito. La loro iniziativa open source può servire da modello per gli sforzi volti a individuare e curare la cecità con l’intelligenza artificiale.
Questo nuovo sviluppo porta notizie promettenti in tempo per la Giornata mondiale della retina il 27 settembre, la Giornata mondiale della vista a ottobre e il Mese di sensibilizzazione sulla malattia oculare diabetica a novembre.
L’autore senior, il Prof. Pearse Keane dell’UCL Institute of Ophthalmology, ha dichiarato in un comunicato stampa:
“Questo è un altro grande passo verso l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per reinventare la visita oculistica per il 21° secolo, sia nel Regno Unito che a livello globale. Mostriamo diverse condizioni esemplari in cui RETTrovato può essere utilizzato, ma ha il potenziale per essere ulteriormente sviluppato per centinaia di altre malattie oculari pericolose per la vista che non abbiamo ancora esplorato”.
Lo studio appare in
Formazione sulla “tecnologia trasformativa”
Un rapporto delle Camere di commercio britanniche ha recentemente definito i modelli di base dell’intelligenza artificiale “una tecnologia trasformativa” per il loro utilizzo di enormi quantità di dati.
Il lancio di ChatGPT nel novembre 2022 ha evidenziato il potenziale dei modelli di intelligenza artificiale per sviluppare strumenti linguistici adattabili.
RETTrovato hanno adottato un approccio simile con le immagini della retina, allenandosi su milioni di scansioni. Ciò ha consentito la realizzazione di un modello versatile per utilizzi praticamente illimitati.
Un modello di intelligenza artificiale più efficiente?
I modelli di intelligenza artificiale dipendono in gran parte dall’esperienza e dallo sforzo umano. Notizie mediche oggi hanno discusso la sfida con lo sviluppatore tecnologico Dr. Steve Frank, fondatore di Med*A-Eye Technologies. Non è stato coinvolto in questa ricerca.
Il dottor Frank gli ha spiegato MNT: “L’intelligenza artificiale è affamata di dati e insegnare a un sistema di intelligenza artificiale a eseguire compiti richiede generalmente grandi quantità di dati di addestramento. Peggio ancora, la formazione di solito richiede che i dati siano etichettati in qualche modo, il che significa che stai insegnando al sistema a distinguere una cosa da un’altra sulla base di esempi che dici che sono una cosa o l’altra. Questo è il tradizionale apprendimento “supervisionato”.
Inoltre, ha affermato il dottor Frank, gli esperti potrebbero non essere d’accordo su un dato, richiedendo revisioni da parte di gruppi di esperti che richiedono molto tempo.
Secondo i ricercatori britannici, RETTrovato può eguagliare le prestazioni di altri programmi di intelligenza artificiale utilizzando solo il 10% delle etichette umane nel suo set di dati.
RETTrovato ha raggiunto questa maggiore efficienza con il suo approccio di auto-supervisione che consiste nel mascherare parti di un’immagine e imparare a prevedere da solo le parti mancanti.
“Apprendimento autosupervisionato (SSL), che è alla base RETTrovato, rinuncia del tutto all’etichettatura. Con dati di addestramento sufficienti, un modello di intelligenza artificiale adeguatamente strutturato può apprendere abbastanza sui dati di addestramento dai dati stessi per fare previsioni significative […]Questo approccio è di particolare valore per l’intelligenza artificiale nel settore sanitario perché il costo dell’etichettatura è molto elevato: i medici sono già impegnati a salvare vite umane e il loro tempo è piuttosto prezioso”.
– Dottor Steve Frank
Potenziale diagnostico dell’oculomica
Una recensione del 2023 nel Giornale di medicina clinica definisce la retina “una finestra sul corpo”. Lo studio dell’oculomica utilizza il deep learning per esplorare le correlazioni tra le caratteristiche dell’immagine retinica e le malattie.
Gli autori dello studio attuale lo credono RETTrovato può aiutare a migliorare la diagnosi di malattie oculari pericolose per la vista, come la retinopatia diabetica e il glaucoma.
Il programma potrebbe anche prevedere disturbi sistemici tra cui insufficienza cardiaca, ictus e morbo di Parkinson.
Inoltre, questa tecnologia AI facilita una visione non invasiva del sistema nervoso.
MNT hanno discusso questo studio con il co-fondatore di Atropos Health, il dottor Brigham Hyde, che non è stato coinvolto in questa ricerca. Gli abbiamo chiesto in che modo l’intelligenza artificiale e le tecniche di deep learning possono aiutare a rilevare le malattie.
“In primo luogo, le tecniche di imaging aiutate dall’intelligenza artificiale possono spesso rilevare malattie che un essere umano potrebbe non notare. In secondo luogo, le tecniche di intelligenza artificiale e deep learning applicate a combinazioni di dati digitali, medici ed esperienziali possono scoprire biomarcatori digitali per le malattie che portano a una diagnosi precoce”, ha risposto.
“Infine”, ha aggiunto, “gli algoritmi di punteggio del rischio implementati presso lo studio del medico possono evidenziare e indirizzare in anticipo i team sanitari verso i pazienti con fattori di rischio chiave.”
Lo strumento AI ha dimostrato buone prestazioni ed efficienza
Il presente studio ha utilizzato e valutato RETTrovato, un nuovo modello di base basato su SSL per le immagini retiniche. Gli autori hanno descritto un modello di fondazione come “addestrato su una grande quantità di dati non etichettati”.
In questo caso, il Prof. Keane e i suoi collaboratori hanno addestrato il sistema di intelligenza artificiale con un set di dati di 1,6 milioni di immagini provenienti dal Moorfields Eye Hospital.
“Ci adattiamo RETTrovato a una serie di impegnativi compiti di rilevamento e previsione mediante messa a punto RETTrovato con etichette di attività specifiche e quindi convalidarne le prestazioni”, si legge nel loro articolo.
Il team ha considerato le malattie oculari, tra cui la retinopatia diabetica e il glaucoma, e la prognosi delle malattie oculari, in un periodo di 1 anno.
Successivamente, hanno studiato una previsione a 3 anni di malattie cardiache come ictus, insufficienza cardiaca, infarto miocardico e morbo di Parkinson.
Rispetto ai modelli preaddestrati su SL-ImageNet, SSL-ImageNet e SSL-Retinal, RETTrovato ha dimostrato “prestazioni ed efficienza delle etichette costantemente superiori”.
Il dottor Frank ha osservato: “Il RETTrovato i risultati sono particolarmente impressionanti se si considera l’enorme numero di attività che il loro sistema può eseguire. Le accuratezze raggiunte dai ricercatori non sono sufficienti per l’uso clinico, ma i sistemi più convenzionali con cui effettuano i test sono per lo più peggiori”.
Il modello tiene conto della diversità della popolazione
Lo hanno detto gli esperti dell’UCL-Moorfields RETTrovato hanno mostrato la stessa efficacia nel trovare malattie tra diversi gruppi etnici.
Il ricercatore Yukun Zhou, autore principale dello studio, ha affermato in un comunicato stampa: “Attraverso la formazione RETTrovato con set di dati che rappresentano la diversità etnica di Londra, abbiamo sviluppato una base preziosa per i ricercatori di tutto il mondo per costruire i loro sistemi in applicazioni sanitarie come la diagnosi di malattie oculari e la previsione di malattie sistemiche.“
Il dottor Tyler Wagner, vicepresidente della ricerca biomedica di Anumana, non coinvolto nella ricerca, ha detto questo sullo studio: “Mentre RETTrovato funziona meglio degli altri modelli confrontati nel manoscritto durante la valutazione esterna su un insieme di pazienti con dati demografici diversi, gli autori notano la diminuzione delle prestazioni, evidenziando l’importanza della diversità dei pazienti nello sviluppo del modello”.
Gli autori dello studio sperano che la loro scoperta incoraggi ulteriori studi, scrivendo: “Finalmente, facciamo RETTrovato pubblicamente disponibile in modo che altri possano utilizzarlo come base per i propri compiti a valle, facilitando diverse ricerche oculari e oculomiche”.
