Un consorzio internazionale lancia un modello “foundation” di intelligenza artificiale in oftalmologia, addestrato su dati globali per garantire equità e performance
C’è un momento in cui una semplice fotografia della retina diventa molto più di un’immagine: diventa la porta di accesso a un modello di intelligenza artificiale capace di apprendere da milioni di osservazioni e di adattarsi a numerose applicazioni cliniche. Questo è il campo d’azione di Global RETFound, l’iniziativa che unisce oltre 100 gruppi di ricerca in più di 65 Paesi, con l’obiettivo di costruire un modello di IA di base (foundation model) nella medicina.
Un foundation model è un tipo di intelligenza artificiale addestrato su enormi quantità di dati diversificati e non etichettati, capace poi di essere adattato a una vasta gamma di compiti successivi: dalla visione artificiale alla diagnosi automatizzata, dalla classificazione delle immagini alla previsione del rischio. Nel caso di Global RETFound, l’addestramento avverrà su oltre 100 milioni di immagini a colori del fondo oculare, raccolte da ogni continente tranne l’Antartide.
Il progetto è guidato dalla National University of Singapore (NUS), dal Moorfields Eye Hospital di Londra, dal University College London (UCL) e dalla Chinese University of Hong Kong (CUHK).
“Gli attuali modelli di base sono addestrati su dati geograficamente e demograficamente ‘limitati’, il che ne circoscrive l’efficacia e può perpetuare le disuguaglianze sanitarie esistenti”, ha spiegato il dottor Yih Chung Tham, della NUS. “Il Global RETFound Consortium affronta questa sfida consentendo un’ampia partecipazione internazionale su una scala senza precedenti, mantenendo al contempo la protezione della privacy dei dati”.
Per renderlo equo e accessibile anche ai Paesi con minori risorse, il consorzio ha adottato una struttura flessibile:
- i partner dotati di infrastrutture avanzate possono addestrare il modello localmente e inviare soltanto i “pesi” aggiornati;
- i centri con capacità limitate possono contribuire tramite piattaforme sicure e dati anonimizzati.
In questo modo, il modello potrà riconoscere con maggiore precisione condizioni come retinopatia diabetica, glaucoma, degenerazione maculare e individuare correlazioni utili a stimare il rischio di malattie cardiovascolari. Importante anche il risparmio economico complessivo: la condivisione del processo riduce sensibilmente i costi di sviluppo dell’IA per i sistemi sanitari con meno risorse.
La versione finale di Global RETFound sarà resa disponibile con licenza open-access per uso non commerciale, offrendo agli istituti di tutto il mondo uno strumento avanzato — e finalmente rappresentativo — per la diagnosi e la ricerca medica. Un passo decisivo verso una sanità più inclusiva, trasparente e collaborativa.