Individuare i primi segnali del glaucoma in modo da intervenire precocemente per rallentarne la progressione e i conseguenti danni che possono arrivare anche alla cecità.

Con questo obiettivo stanno lavorando gli specialisti del Centro oculistico italiano di Brescia, l’Università di Modena e Reggio Emilia e la Fondazione Bietti di Roma in un progetto internazionale finanziato dalla fondazione svizzera Velux Stiftung che punta alla realizzazione di un sistema automatico contactless per lo screening e la diagnosi precoce della forma di glaucoma ad angolo chiuso. In particolare, nel progetto (NACA estimator, No Contact Anterior Chamber Angle), i ricercatori sono al lavoro per creare un algoritmo che possa consentire di fare lo screening ambulatoriale e il monitoraggio da remoto grazie all'utilizzo dell’Intelligenza artificiale che anche in oftalmologia inizia a dare i primi risultati grazie al Deep Learning (DL) e che già si è rivelata utile in altre patologie.

Secondo l’Organizzazione mondiale della sanità nel mondo sono circa 80 milioni le persone colpite dal glaucoma e 25 milioni circa sono quelle che hanno perso la vista del tutto o in parte. Solo in Italia sono circa un milione, ma una persona su due non sa di esserne affetta.

«L'Intelligenza artificiale è un sistema informatico in grado di eseguire attività che normalmente richiedono l'intelligenza umana, come il rilevamento delle alterazioni indotte dal glaucoma a livello della testa del nervo ottico o la progressione del danno del campo visivo» rileva Luciano Quaranta, direttore scientifico del Centro oculistico italiano.Il glaucoma, tuttavia, è una malattia multifattoriale e «risulta difficile pensare che allo stato attuale un algoritmo di Ia possa sopperire completamente alla capacità di discernimento clinico dell’uomo».

I ricercatori, però, stanno provando ad “addestrare” la macchina in modo che abbia tutte le informazioni che occorrono per un rilevamento accurato del glaucoma e, con l'ausilio dell'Intelligenza artificiale, riuscire a distinguerne le varie forme: «Per poter impostare una terapia efficace è fondamentale – sottolinea Quaranta - poterle diagnosticare in maniera corretta. Ancora oggi il “gold standard” clinico per diagnosticare le due forme è la gonioscopia, un esame moderatamente invasivo per il paziente e altamente variabile sia per le condizioni di esecuzione che per l’interpretazione del dato clinico da parte del medico oculista. Perciò, si rende necessario avere a disposizione un sistema semplice a basso costo e possibilmente operatore-indipendente che possa fare diagnosi o quantomeno allertare sulla possibilità di sviluppare un glaucoma ad angolo chiuso».

È in questa direzione che si muove il progetto Velux: i primi risultati sono stati presentati in occasione della conferenza internazionale SPIE Photonics West tenutasi a San Francisco. «Lo strumento sviluppato - spiega Quaranta - consente di acquisire automaticamente una serie di immagini dell’occhio del paziente illuminato da una proiezione di luce laser. Queste immagini vengono poi analizzate attraverso algoritmi di Machine Learning e Deep Learning, per ottenere un’informazione immediata sullo stato di una eventuale patologia glaucomatosa ad angolo stretto o occludibile». I primi risultati ottenuti riguardano l’addestramento di alcuni algoritmi innovativi opportunamente istruiti da oculisti specializzati. «Sono dati incoraggianti e dimostrano la validità dell’utilizzo di tecnologie di Ia in oftalmologia» conclude Quaranta.