I sistemi di AI basati sull’imaging oftalmico hanno mostrato un potenziale senza precedenti nella diagnosi di malattie sistemiche
Le caratteristiche anatomiche e fisiologiche degli occhi li rendono organi cruciale per la comprensione della salute generale.
Ciò è in gran parte dovuto al fatto che l’occhio condivide con vari altri organi complesse reti vascolari e neurali e processi fisiologici. Il sistema vascolare, il sistema nervoso, le informazioni biochimiche, immunologiche e “omiche” dell’occhio forniscono indizi preziosi per valutare la salute generale.
Con il rapido progresso dell’intelligenza artificiale (AI) e della tecnologia di imaging oftalmico, medici e studiosi stanno esplorando nuovi metodi per prevedere e diagnosticare le malattie sistemiche attraverso le immagini oculari.
L’imaging medico, supportato dall’intelligenza artificiale e associato allo studio della superficie oculare ha grandi potenzialità nel futuro degli studi e delle diagnosi mediche. Prime tra tutte la non invasività, la praticità e la ricchezza di informazioni che offrono un potenziale significativo.
Recentemente, il team guidato da Gao Yuanxu, ricercatore dell’Università di Scienza e Tecnologia di Macao, ha pubblicato un articolo di revisione che riassume le basi fisiologiche degli esami oculistici per la diagnosi delle malattie sistemiche, le comuni modalità di imaging oftalmico e le tecnologie AI relative all’analisi delle immagini oftalmiche.
Con l’aiuto dell’imaging oftalmico, come la fotografia del fondo a colori, la tomografia a coerenza ottica, l’angiografia con tomografia a coerenza ottica e l’esame con lampada a fessura, i ricercatori possono raccogliere informazioni strutturali dell’occhio da più dimensioni, analizzando e comprendendo così le varie malattie sistemiche.
Si possono delineare varie modalità primarie di analisi delle immagini oculari, una tra queste l’approccio AI end-to-end, che apprende da dati massivi per sviluppare modelli ausiliari di screening e di diagnosi per le malattie sistemiche.
L’applicazione dell’AI oftalmica per la diagnosi delle malattie sistemiche deve ancora affrontare sfide legate all’eterogeneità dei dati, all’interpretabilità dei modelli e all’accuratezza e specificità dei compiti di classificazione multi-malattia e multi-label.
In sintesi, i sistemi di AI basati sull’imaging oftalmico hanno dimostrato un potenziale senza precedenti nella diagnosi di malattie sistemiche.
In futuro, la ricerca dovrà approfondire come estrarre informazioni cliniche non ancora scoperte dai modelli di AI ed esplorare modi efficaci per tradurre l’intelligenza artificiale nella pratica clinica.
