Retinopatia diabetica: interessanti sviluppi per gli screening supportati dalla medicina digitale
La retinopatia diabetica rappresenta una delle sfide sanitarie più pressanti del nostro tempo. Con oltre 3,5 milioni di persone in Italia che soffrono di diabete e circa 1 milione di potenziali soggetti con complicanze retiniche, la necessità di sistemi di screening efficaci e accessibili è diventata urgente. Fortunatamente, la medicina digitale sta aprendo nuove prospettive rivoluzionarie per la prevenzione e il monitoraggio di questa patologia che rappresenta la principale causa di cecità in età lavorativa nei paesi industrializzati.
La medicina digitale sta aprendo nuove prospettive rivoluzionarie per la prevenzione e il monitoraggio della retinopatia diabetica che rappresenta la principale causa di cecità in età lavorativa nei paesi industrializzati”.
Il gap nello screening: una sfida da colmare
Attualmente in Italia lo screening per la retinopatia diabetica copre il 27% dei pazienti, con alcune eccellenze come l'ASL To51 (a Torino) che raggiunge il 36% grazie a un programma attivo da circa 20 anni. Questi dati, seppur in miglioramento, sono ancora lontani dai target internazionali ed evidenziano un gap significativo nelle attività di prevenzione. Se in Italia la percentuale dei pazienti che esegue un esame della retina annuale oscilla tra le decine basse, la Gran Bretagna, dopo circa 10 anni dall'implementazione di un programma di screening nazionale, ha raggiunto l'83% circa dei pazienti con diabete2
L'intelligenza artificiale: una rivoluzione nello screening
L'innovazione più promettente arriva dall'intelligenza artificiale applicata allo screening della retinopatia diabetica. Gli oculisti di AIMO (Associazione italiana medici oculisti) hanno presentato un manifesto3 per l'utilizzo dell'intelligenza artificiale nello screening della retinopatia diabetica, evidenziando come questa tecnologia possa migliorare significativamente l'aderenza alle procedure di screening e promuovere l'equità nell'accesso ai servizi sanitari. I risultati sono particolarmente incoraggianti: molti programmi di AI hanno dimostrato una sensibilità del 100% nell'individuare le forme di retinopatia da inviare allo specialista oftalmologo, con una probabilità di falsi negativi prossima allo zero.
Molti programmi di Intelligenza Artificiale hanno dimostrato una sensibilità del 100% nell'individuare le forme di retinopatia da inviare allo specialista oftalmologo, con una probabilità di falsi negativi prossima allo zero”.
L'integrazione italiana: il modello AIMO
Il dottor Alberto Piatti, responsabile Oculistica Territoriale ASL To5 e consigliere dell'AIMO, sottolinea come: "ben il 30% delle attività in ambito sanitario e sociale potrebbero essere automatizzate con l'uso dell'Intelligenza Artificiale, determinando un aumento di produttività capace di ridurre il disavanzo previsto di 3,5 milioni di operatori sanitari entro il 2030, in tutta l'area dei paesi dell'OCSE". In Italia è stata sviluppata un'interessante esperienza di screening mediante l'algoritmo DAIRET (Diabetes Artificial Intelligence for RETinopathy)4 che ha dimostrato una sensibilità del 100% nell'individuazione dei casi di retinopatia di grado moderato o severo.
Telemedicina e innovazioni diagnostiche
La telemedicina rappresenta un altro pilastro fondamentale dell'evoluzione digitale dello screening. Le tecnologie di monitoraggio da remoto ("in-home testing"), quali in-home OCT, sono state sviluppate come metodiche complementari a uso extraospedaliero per patologie retiniche croniche, combinando OCT automatizzati con piattaforme di trasmissione dati digitali e algoritmi di deep learning.
La Dottoressa Stefania Fortini ha presentato la piattaforma5 di tele-riabilitazione Eyefitness messa a punto dal Polo Nazionale di ipovisione, che garantisce una continuità di cura al paziente tramite tele-assistenza attraverso una presa in carico multidisciplinare.
In Lombardia, dal 2 settembre 2024 al 28 febbraio 2025, è stato attivato un programma sperimentale di screening6 che sfrutta la telemedicina: le immagini raccolte con retinografi portatili vengono valutate a distanza da oculisti, semplificando il percorso diagnostico e permettendo una presa in carico più rapida.
Grazie a programmi di screening che sfruttano la telemedicina le immagini raccolte con retinografi portatili vengono valutate a distanza da oculisti, semplificando il percorso diagnostico e permettendo una presa in carico più rapida”.
Nuove tecnologie diagnostiche
L'innovazione tecnologica sta rivoluzionando anche gli strumenti diagnostici. L'approccio di imaging multimodale ha rivoluzionato la diagnosi7 e la gestione della retinopatia diabetica grazie all'introduzione di metodiche non-invasive, quali la tomografia a coerenza ottica (OCT), OCT angiografia (OCT-A) e tecniche UWF (ultra-wide field). Le tecnologie UWF consentono lo studio di un campo visivo di 110-200°, pari a oltre l'80% della superficie retinica tradizionale, permettendo l'identificazione delle cosiddette lesioni prevalentemente periferiche (LPP) che spesso sottendono ad una più severa retinopatia diabetica.
Servono nuovi dati
Le prospettive dell’AI nella retinopatia diabetica sono incoraggianti, ma restano alcune sfide da affrontare. Sebbene i sistemi di classificazione basati su IA possano migliorare la prognosi dei pazienti affetti da retinopatia diabetica, permangono significativi ostacoli al loro utilizzo su larga scala, poiché lo sviluppo e la validazione di robusti algoritmi richiedono ulteriori dati longitudinali. Il monitoraggio da remoto, pur potendo aumentare i costi dei programmi di sorveglianza sanitaria, necessita di ulteriori ricerche per definire completamente la sicurezza e l'efficacia di questo approccio innovativo.
Come concludono gli esperti AIMO,
l'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale nello screening massivo della retinopatia diabetica consente di migliorare in modo significativo l'aderenza alle procedure di screening, promuovendo allo stesso tempo equità nell'accesso ai servizi sanitari".
Lo sforzo ora è quello di implementare su larga scala queste tecnologie, superando le barriere economiche e organizzative per rendere questi strumenti accessibili a tutti i pazienti diabetici che ne hanno bisogno.
RIFERIMENTI
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- 2 ha raggiunto l'83% circa dei pazienti con diabete.
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ha raggiunto l'83% circa dei pazienti con diabete. - 3 un manifesto
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un manifesto - 4 l'utilizzo di Autonomous
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l'utilizzo di Autonomous - 5 DAIRET (Diabetes Artificial Intelligence for RETinopathy)
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"DAIRET (Diabetes Artificial Intelligence for RETinopathy)" - 6 Eyefitness
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"Eyefitness" - 6 programma sperimentale di screening
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"programma sperimentale di screening " - 7 ha rivoluzionato la diagnosi
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"ha rivoluzionato la diagnosi "
- 2 ha raggiunto l'83% circa dei pazienti con diabete.
