Dallo screening della retinopatia diabetica alla diagnosi del glaucoma, gli algoritmi possono aiutare a identificare più rapidamente le persone che necessitano di una valutazione specialistica
Basta una fotografia del fondo dell’occhio, acquisita anche al di fuori dell’ambulatorio oculistico, e poche decine di secondi per analizzarla. L’intelligenza artificiale può così individuare eventuali alterazioni della retina e indicare quali persone hanno bisogno di un approfondimento da parte dello specialista. Non significa sostituire l’oculista con una macchina. Al contrario, l’obiettivo è utilizzare l’intelligenza artificiale per selezionare e indirizzare più rapidamente le persone verso il percorso assistenziale appropriato, lasciando al medico la valutazione clinica e la decisione diagnostico-terapeutica. È una delle applicazioni più promettenti dell’AI in oftalmologia ed è stata al centro del 16° Congresso nazionale dell’Associazione Italiana Medici Oculisti (AIMO), che ha dedicato una sessione all'”Intelligenza Artificiale e Oftalmologia Territoriale”, con particolare attenzione alla retinopatia diabetica, al glaucoma e alle patologie della superficie oculare.
La velocità con cui sta crescendo la ricerca dà la misura dell’interesse scientifico verso questa tecnologia. Gli studi sull’intelligenza artificiale applicata all’oftalmologia sono passati da 108 nel 2015 a oltre 3mila nel 2025. Quasi un terzo delle pubblicazioni riguarda la retinopatia diabetica, mentre il 17,5% si concentra sul glaucoma e il 12,6% sulla degenerazione maculare. Non si tratta più soltanto di ricerca sperimentale. Sono già 36 i dispositivi di intelligenza artificiale destinati all’analisi delle immagini oculari approvati come medical device nei principali mercati, 35 dei quali nell’Unione europea. La domanda, dunque, non è più soltanto se l’AI sia in grado di riconoscere alcune alterazioni, ma come utilizzare questa capacità all’interno dei percorsi reali di cura.
È soprattutto nella retinopatia diabetica che l’intelligenza artificiale ha raggiunto uno dei livelli di sviluppo più avanzati. La retinografia consente di acquisire immagini digitali del fondo oculare che possono essere analizzate automaticamente alla ricerca dei segni della malattia. L’algoritmo può quindi contribuire a distinguere le persone che necessitano di una valutazione specialistica da quelle per le quali non emergono alterazioni significative. “I principali algoritmi di intelligenza artificiale autorizzati per l’uso clinico dimostrano oggi livelli di accuratezza diagnostica molto elevati”, spiega Alberto Piatti, specialista in Oftalmologia e responsabile della branca specialistica di Oculistica della ASL TO5. “La sensibilità di questi sistemi, cioè la capacità di individuare i pazienti diabetici che presentano una complicanza oculare che necessita di trattamento, è prossima al 100%. Alcuni sistemi possono ancora generare falsi positivi, ma anche questa percentuale è molto migliorata con gli algoritmi più recenti”. A sostenere il potenziale dello strumento sono anche i dati della letteratura scientifica. Una recente meta-analisi pubblicata su npj Digital Medicine, che ha preso in esame 28 studi di accuratezza diagnostica, ha rilevato per l’AI una sensibilità aggregata del 96,2% nell’identificazione della retinopatia diabetica da inviare allo specialista e delle forme a rischio per la vista.
Il valore dell’intelligenza artificiale potrebbe diventare particolarmente evidente quando viene inserita nei servizi territoriali. “Intercettando i soggetti negativi direttamente sul territorio si evita di sovraccaricare i reparti ospedalieri di secondo livello, che possono così concentrarsi sui casi complessi o chirurgici”, sottolinea Danilo Mazzacane, oculista ambulatoriale e referente AIMO per la Regione Lombardia. Ma c’è un’altra possibilità: avvicinare lo screening alle persone che hanno più difficoltà a raggiungere un servizio specialistico. “L’intelligenza artificiale può inoltre portare lo screening specialistico nelle aree rurali e periferiche o direttamente al domicilio di pazienti fragili e anziani, abbattendo barriere geografiche ed economiche”, aggiunge Mazzacane. Anche i tempi possono cambiare. “Rispetto a una refertazione tradizionale differita – prosegue – alcuni sistemi di AI possono fornire il risultato dell’analisi delle immagini nell’arco di 30-60 secondi, favorendo l’invio immediato del paziente al percorso più appropriato”. L’idea, quindi, non è far visitare tutti più velocemente, ma far arrivare prima allo specialista chi ne ha realmente bisogno.
È questo il passaggio che secondo AIMO sarà decisivo nei prossimi anni. “Il punto oggi non è più dimostrare che l’intelligenza artificiale può funzionare, ma integrarla in modo sicuro nei percorsi assistenziali”, afferma Alessandra Balestrazzi, presidente AIMO. Per farlo, spiega, servono “standard condivisi, interoperabilità e regole chiare”. Se correttamente inserita nell’organizzazione sanitaria, l’AI può contribuire a filtrare i casi negativi, identificare precocemente quelli a rischio e rendere più appropriato l’accesso alla visita oculistica. “L’obiettivo è ridurre attese inutili senza sostituire lo specialista”, sottolinea Balestrazzi. È una distinzione centrale: l’algoritmo analizza l’immagine e contribuisce al triage, ma la responsabilità clinica rimane all’interno del percorso medico.
La sfida non è dunque soltanto tecnologica. Perché l’AI produca un beneficio concreto è necessario definire chi effettua l’esame, dove viene acquisita l’immagine, come viene interpretato il risultato e quali pazienti devono essere inviati all’oculista. In Italia, AIMO ha collaborato con Associazione Medici Diabetologi (AMD), Società Italiana di Diabetologia (SID) e Società Italiana di Scienze Oftalmologiche (SISO) alla realizzazione del documento “L’attuazione dello screening della retinopatia diabetica nella realtà assistenziale italiana”. Il documento affronta proprio gli aspetti organizzativi dello screening e valorizza strumenti quali retinografia digitale, telemedicina e nuove tecnologie, con l’obiettivo di rendere il percorso più uniforme e capillare sul territorio. “Le difficoltà sono diverse”, osserva Piatti. “In primis i costi, che diventano sostenibili soprattutto quando questi sistemi vengono applicati su grandi numeri di pazienti. Poi c’è la capacità organizzativa del nostro Servizio sanitario”.
La retinopatia diabetica rappresenta oggi uno degli ambiti più maturi, ma la ricerca si sta muovendo rapidamente anche verso altre patologie oculari. Tra queste c’è il glaucoma, per il quale un recente studio italiano ha sperimentato un sistema di intelligenza artificiale capace di analizzare le immagini ottenute attraverso la gonioscopia, l’esame che permette all’oculista di osservare l’angolo irido-corneale. Alla ricerca hanno partecipato ricercatori della Fondazione Bietti di Roma, dell’Università di Siena e dell’Università del Piemonte Orientale. L’obiettivo è insegnare all’algoritmo a riconoscere configurazioni sospette nelle immagini, contribuendo a identificare le persone che potrebbero necessitare di ulteriori approfondimenti. In questo campo il livello di standardizzazione non è ancora quello raggiunto dallo screening della retinopatia diabetica, ma la direzione della ricerca è già tracciata: utilizzare l’AI come supporto per individuare precocemente le persone a rischio e monitorare nel tempo l’evoluzione della malattia.
Il passaggio dalla sperimentazione alla pratica quotidiana resta però la sfida più complessa. Un algoritmo può ottenere risultati molto elevati in uno studio controllato, ma deve poi dimostrare di funzionare altrettanto bene quando viene utilizzato con strumenti differenti, immagini di qualità variabile e popolazioni diverse. “L’accuratezza dimostrata negli studi va verificata sul campo, perché le prestazioni di un algoritmo possono variare in funzione degli strumenti e delle modalità di acquisizione, della qualità dei dati e della popolazione esaminata”, osserva Alfredo Di Giovanni, oculista presso l’ASL Napoli 2 Nord e ideatore di OcuSmart, progetto di intelligenza artificiale per l’oftalmologia. Per portare l’AI sul territorio servono quindi sistemi in grado di dialogare con le tecnologie già presenti, monitoraggio delle prestazioni nel tempo e una precisa definizione delle responsabilità all’interno del percorso. “Medico e algoritmo devono potersi controllare a vicenda: è questo doppio controllo a ridurre il rischio che un errore raggiunga il paziente”, sottolinea Di Giovanni.
L’oftalmologia potrebbe essere una delle specialità maggiormente predisposte all’integrazione dell’intelligenza artificiale. La ragione è nella grande quantità di immagini e dati oggettivi che vengono prodotti quotidianamente nella pratica clinica. “L’oftalmologia utilizza ogni giorno grandi quantità di immagini e dati oggettivi e per questo può essere una delle prime specialità in cui l’AI entra davvero nella pratica clinica”, conclude Balestrazzi. Ma la tecnologia, da sola, non basta. “Il salto di scala va governato: servono validazione nel mondo reale, formazione, infrastrutture adeguate e percorsi chiari”, aggiunge la presidente AIMO. La prospettiva è dunque quella di un’oftalmologia nella quale algoritmi e professionisti lavorano insieme, con un obiettivo preciso: anticipare l’identificazione delle patologie, portare lo screening più vicino alle persone e rendere più tempestivo e appropriato l’accesso alle cure. Non un medico sostituito dall’intelligenza artificiale, dunque, ma un medico che può avere a disposizione un nuovo strumento per decidere chi ha bisogno di essere visto prima.
Iscriviti alla Newsletter di Sanità Informazione per rimanere sempre aggiornato