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Computer di addestramento per combattere la cecità
Di tutte le complicanze del diabete, poche sono così devastanti come la retinopatia diabetica, una malattia oculare progressiva che provoca visione offuscata e, in alcuni pazienti, cecità. Quando la maggior parte dei pazienti riconosce che qualcosa non va, spesso è troppo tardi per essere trattati in modo efficace. Di conseguenza, il diabete è la principale causa di perdita della vista tra gli adulti oltre i 20 anni. Secondo il National Institutes of Health, più di 12.000 nuovi casi di cecità ogni anno sono causati dalla retinopatia diabetica.
Vista dell'occhio: I puntini bianchi sulla retina del paziente (in alto) sono i primi segni di malattia. Nell'immagine sottostante questi punti vengono identificati automaticamente.
Un oftalmologo e uno scienziato degli Oak Ridge National Laboratories del Dipartimento dell'Energia nel Tennessee credono di poter aiutare i medici a rilevare la retinopatia diabetica molto prima che la malattia distrugga la vista dei loro pazienti. La loro startup, Automated Medical Diagnostics (AMDx), ha sviluppato un software in grado di rilevare i primi segni di retinopatia diabetica confrontando le foto digitali della retina di un paziente con le immagini che rappresentano i vari stadi della malattia oculare diabetica. I fondatori di AMDx credono che la loro tecnologia consentirà a tutti gli operatori sanitari, anche a coloro che non sono addestrati nella cura degli occhi, di eseguire scansioni retiniche di qualsiasi paziente, inviarli tramite Internet ai server di AMDx e ottenere una diagnosi prima che il paziente lasci l'ufficio. Stiamo cercando di dimostrare che possiamo essere precisi quanto un oculista qualificato, afferma Ken Tobin, co-fondatore di AMDx e direttore della divisione della scienza della misurazione e dell'ingegneria dei sistemi presso Oak Ridge.
La tecnologia di AMDx è stata ispirata da un sistema originariamente sviluppato dagli scienziati di Oak Ridge per aiutare i produttori di semiconduttori ad analizzare i difetti nei chip dei computer. Il loro software essenzialmente insegna ai computer una tecnica chiamata recupero di immagini basato sul contenuto. Il sistema può prendere una singola immagine di un chip e quindi ordinare attraverso database giganti di altre immagini per trovare modelli visivi simili, un processo che alcuni produttori di chip ora usano per individuare problemi e migliorare i metodi di produzione.
Nel 2005, Tobin ha incontrato Edward Chaum, un oftalmologo e professore all'Hamilton Eye Institute dell'Università del Tennessee a Memphis. Meno della metà dei diabetici viene sottoposta a screening ogni anno per la retinopatia, nonostante gli venga detto che hanno bisogno di esami oculistici regolari, afferma Chaum. Molti pazienti non hanno un'assicurazione sanitaria, dice, o semplicemente non vogliono il fastidio di viaggiare per vedere un altro specialista. Ma Chaum e Tobin si sono resi conto che se i medici di base potessero eseguire esami oculistici di base sui pazienti diabetici, potrebbero rilevare molti più casi di retinopatia di quelli rilevati oggi.
La retina è particolarmente adatta al recupero di immagini basato sul contenuto, afferma Tobin. A differenza di altri tipi di immagini mediche, come le scansioni cerebrali e le mammografie, che sono molto variabili e richiedono più immagini per creare un effetto tridimensionale, la retina è virtualmente bidimensionale e simile da una foto all'altra. Ciò rende più facile per la tecnologia rilevare lesioni, vasi sanguigni che perdono, gonfiore e altre anomalie sulla retina che possono essere segni precoci di malattia. Chaum e Tobin hanno trascorso cinque anni a sviluppare algoritmi in grado di estrarre informazioni dalle immagini retiniche e confrontarle con un database di oltre 20.000 foto. AMDx non produce diagnosi ma piuttosto avvisa i medici dei pazienti che devono essere indirizzati a specialisti per test, diagnosi e trattamenti più approfonditi.
AMDx sta attualmente testando il suo sistema in una manciata di cliniche nel Mississippi e nel Tennessee. Formare i medici è facile, dice Chaum, perché le telecamere hanno funzioni come la messa a fuoco automatica e non richiedono che gli occhi dei pazienti siano dilatati. Le foto vengono inviate via Internet ai server di AMDx e confrontate automaticamente con le immagini nel suo database. Chaum quindi controlla manualmente ogni risultato, un processo che richiede circa 90 secondi per caso, dice.
L'obiettivo di AMDx è di trasferire l'intero lavoro ai suoi computer, ma per ora deve fare affidamento sulla recensione di Chaum. Questo perché alcuni assicuratori, in particolare Medicare e Medicaid, rimborseranno i medici per le visite oculistiche solo dopo che un oftalmologo ha esaminato i risultati. Chaum e Tobin stanno raccogliendo dati, con l'obiettivo di dimostrare sia alle autorità di regolamentazione che agli assicuratori che i loro computer sono efficaci quanto Chaum nel rilevare le malattie. I computer possono gestire migliaia di report al giorno. Il collo di bottiglia è che io li firmo, ammette Chaum.
Gli sforzi per diagnosticare a distanza le malattie degli occhi sono stati tentati su base limitata dagli ospedali dell'Amministrazione dei veterani e da altre istituzioni. Alcuni oftalmologi credono che se l'idea prenderà piede, saranno in grado di trattare molti più casi di retinopatia diabetica di quanto non facciano oggi. Se puoi insegnare a un medico a riconoscere i cambiamenti negli occhi, puoi insegnare a un computer a farlo, afferma Barrett Katz, oftalmologo e professore al Montefiore Medical Center e all'Albert Einstein College of Medicine nel Bronx, NY. Non ci vuole un oftalmologo per raccogliere queste immagini: se qualcuno potesse farlo, sarebbe un grande passo avanti.
Tobin e Chaum sono alla ricerca di capitali di rischio per finanziare l'espansione di AMDx. Sperano che l'attuale focus sulla riforma sanitaria dia loro una spinta, perché il dibattito in corso sta attirando l'attenzione sulla necessità di migliorare l'efficienza del sistema sanitario. Non è che non possiamo curare la retinopatia diabetica, dice Chaum. È che siamo inefficienti nel modo in cui lo selezioniamo.