Sviluppo di un sistema di deep learning per l'identificazione di condizioni neuro-oftalmologiche su fotografie a colori del fondo oculare nel pronto soccorso (DEEP-VISION)

Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (AI) è stata ampiamente integrata nel campo medico, contribuendo in particolare a migliorare la diagnosi dei pazienti. Lo studio BONSAI, Brain and Optic Nerve Study with AI, a cui partecipa il nostro team, ha dimostrato con successo la capacità dell’IA di identificare singole patologie neuro-oftalmologiche o neurologiche che colpiscono i nervi ottici e/o il cervello, da una semplice immagine del fondo oculare.

Sebbene questo sia un progresso promettente, rimane limitato nella pratica clinica attuale. La nostra sfida principale è quella di essere in grado di identificare contemporaneamente una gamma più ampia di patologie del nervo ottico e/o del cervello nella stessa analisi, in modo da migliorare la gestione dei pazienti, soprattutto per quelli indirizzati ai dipartimenti di emergenza. Infatti, in assenza di una diagnosi precisa, le complicanze possono essere irreversibili e pericolose per la vita.

Tra i segni clinici più allarmanti in pronto soccorso c'è il papilledema da stasi, che, accompagnato da cefalee acute, può indicare la presenza di ipertensione endocranica, patologia infiammatoria o ischemica. Quest'ultimo può essere una manifestazione della malattia di Horton. Il nostro team ha sviluppato un algoritmo AI per diagnosticare anomalie della retina e del nervo ottico basato su fotografie di retino scattate in condizioni ideali durante le consultazioni programmate e non su immagini di pazienti che si presentano al pronto soccorso. Negli ospedali senza pronto soccorso oculistico è essenziale che i medici d'urgenza (medici d'urgenza, medici di medicina generale, neurologi) siano in grado di valutare il fondo oculare in assenza di uno specialista in oftalmologia. Questa valutazione, sebbene faccia parte dell'esame generale, spesso presenta sfide per i non oftalmologi. Lo scopo del nostro studio è migliorare le prestazioni del nostro algoritmo AI in modo che possa discriminare tra diverse patologie della retina e del nervo ottico nel pronto soccorso. Progettiamo quindi di costruire un database di immagini del fondo oculare includendo in modo prospettico i pazienti che si presentano ai reparti di emergenza di oftalmologia e neurologia dell'Ospedale Fondation Adolphe de Rothschild. Le prestazioni dell'algoritmo sviluppato saranno valutate secondo criteri standard di sensibilità, specificità, area sotto la curva (AUC) e accuratezza.