Guardare
avanti

Come un team di Google utilizza l'intelligenza artificiale per aiutare i medici a prevenire la cecità nei pazienti diabetici.

Il ricercatore di Google Varun Gulshan stava cercando un progetto che soddisfacesse alcuni criteri.

Il progetto avrebbe beneficiato dell'esperienza di Gulshan nello sviluppo di algoritmi di intelligenza artificiale (IA) e stimolato il suo interesse nella scienza e nella medicina. Idealmente, il progetto avrebbe anche aiutato molte persone nel paese di origine di Gulshan in India.

Avevo iniziato a pensare molto al fatto di voler lavorare su problemi più importanti. Volevo usare il riconoscimento di immagini per qualcosa che potesse rappresentare un beneficio per la società.

Varun Gulshan, ricercatore Google

Varun inviò un'email a Phil Nelson, direttore di Google Accelerated Science (GAS), chiedendo se ci fosse un progetto simile in cantiere.

Poche settimane dopo, Gulshan ricevette centinaia di scansioni anonime della retina provenienti da un ospedale in India. Nelson pensava di avere un progetto per Gulshan, ma prima doveva capire una cosa: un modello di intelligenza artificiale era in grado di imparare a identificare quali di queste immagini mostravano segni di una specifica causa di cecità, una malattia chiamata retinopatia diabetica?

"Sembrava qualcosa fatto apposta per me", racconta Gulshan, che in passato aveva lavorato con l'intelligenza artificiale per riconoscere i gesti delle mani. "Guardando queste immagini, ho realizzato che il deep learning era abbastanza avanzato", prosegue. "Potevamo davvero usarlo per questo tipo di problemi".

Una crescente preoccupazione

Con 70 milioni di persone malate di diabete, l'India sta affrontando un problema in continuo aumento, quello della retinopatia diabetica. Questa malattia crea lesioni nella parte posteriore della retina che possono portare alla cecità totale e il 18% degli indiani diabetici presenta già questo disturbo. Per via dei 415 milioni di diabetici a rischio di cecità in tutto il mondo (la maggior parte dei quali in Cina, India e Stati Uniti), la malattia rappresenta una preoccupazione globale.

dei 70 milioni di persone con diabete in India presentano il disturbo.

La buona notizia è che la perdita permanente della vista non è inevitabile. Per coloro che ricevono una diagnosi precoce, i farmaci, le terapie, l'esercizio fisico e una dieta sana sono trattamenti altamente efficaci per prevenire ulteriori danni.

Le difficoltà

La consapevolezza è un problema enorme nell'ambito della retinopatia diabetica. Secondo il Dott. Rajiv Raman, chirurgo della retina dell'ospedale oculistico Sankara Nethralaya di Chennai, in India, molti pazienti diabetici ritengono che i primi segni della malattia siano semplicemente dei piccoli problemi di vista. Non esiste una parola hindi per dire "retina", per cui anche solo parlare della malattia è una sfida. "Abbiamo una parola per cataratta e sia in hindi che in tamil c'è una parola per glaucoma, ma non abbiamo una parola che traduca retinopatia diabetica", dice il Dott. Raman.

Una fotografia del Dottor Rajiv Raman

Dott. Rajiv Raman, chirurgo della retina presso l'ospedale Sankara Nethralaya

Chennai, India

Ma se un oftalmologo può spiegare la malattia e il modo in cui gli esami regolari ne monitoreranno i progressi, la vera difficoltà sta nel convincere i pazienti a rischio a sottoporsi a un esame retinico. Per le comunità rurali di tutto il mondo, la prevalenza della retinopatia diabetica in fase avanzata ha a che fare più con le infrastrutture che con la medicina. Il viaggio da casa allo specialista più vicino può essere lungo e presentarsi a più appuntamenti, spesso, è molto difficile.

"Molti dei pazienti provenienti da zone rurali soffrono di retinopatia diabetica in fase avanzata, ma non sanno di essere diabetici".

Spesso è impossibile per i pazienti in stato di povertà e con persone a carico prendersi cura anche di se stessi; sopportano finché gli effetti della retinopatia diabetica sono troppo gravi per essere ignorati, il che spesso significa che è troppo tardi. "Molti dei pazienti provenienti da zone rurali soffrono di retinopatia diabetica in fase avanzata, ma non sanno di essere diabetici", afferma il Dott. Sheila John, capo di teleoftalmologia presso l'ospedale Sankara Nethralaya. "Stanno perdendo la vista. In alcuni casi l'hanno già persa in un occhio [ed] è compito nostro salvare l'altro".

Pazienti in fila fuori dall'ospedale oculistico Sankara Nethralaya

Pazienti in attesa fuori dall'ospedale oculistico Sankara Nethralaya

Chennai, India

La formazione del team

La difficoltà maggiore nella diagnosi della retinopatia diabetica, tuttavia, è il gran numero di casi. Solo in India si contano 70 milioni di diabetici da sottoporre a screening e non c'è abbastanza personale medico per esaminare tutte le scansioni della retina.

Lo screening [dei pazienti] va eseguito all'inizio, quando la vista è ancora buona

Secondo il Dott. R. Kim, direttore sanitario presso l'ospedale oculistico Aravind di Madurai, in India, semplicemente non è fattibile per gli specialisti aprire degli studi in aree rurali dove risiedono solo pochi pazienti. "Lo screening dei pazienti va eseguito all'inizio, quando la vista è ancora buona. Come facciamo?", si chiede il Dott. Kim. "Non è umanamente possibile esaminare 70 milioni di individui".

Florence Thng, Product Manager, Verily
Florence Thng
Product Manager, Verily
Philip Nelson, Direttore, Google Accelerated Sciences
Philip Nelson
Direttore, Google Accelerated Sciences
Peter Wubbels, Ingegnere, Verily
Peter Wubbels
Ingegnere, Verily
Naama Hammel, Oftalmologo, team Google Brain
Naama Hammel
Oftalmologo, team Google Brain
Lily Peng, Product Manager, team Google Brain
Lily Peng
Product Manager, team Google Brain
Kasumi Widner, Program Manager, team Google Brain
Kasumi Widner
Program Manager, team Google Brain
Dale Webster, Engineer, team Google Brain
Dale Webster
Engineer, team Google Brain
Florence Thng, Product Manager, Verily
Florence Thng
Product Manager, Verily
Philip Nelson, Direttore, Google Accelerated Sciences
Philip Nelson
Direttore, Google Accelerated Sciences
Peter Wubbels, Ingegnere, Verily
Peter Wubbels
Ingegnere, Verily
Naama Hammel, Oftalmologo, team Google Brain
Naama Hammel
Oftalmologo, team Google Brain
Lily Peng, Product Manager, team Google Brain
Lily Peng
Product Manager, team Google Brain
Kasumi Widner, Program Manager, team Google Brain
Kasumi Widner
Program Manager, team Google Brain
Dale Webster, Engineer, team Google Brain
Dale Webster
Engineer, team Google Brain

Se l'intelligenza artificiale di Google si fosse dimostrata in grado di facilitare la diagnosi di retinopatia diabetica interpretando con precisione le scansioni della retina, forse si sarebbe potuta salvare la vista di milioni di persone.

La parte difficile sarebbe stata creare un set di dati da cui il modello di intelligenza artificiale potesse apprendere: un'attività che comportava la suddivisione e l'etichettatura di tutte le scansioni una per una, in base ai diversi gradi di gravità. Risolvere quel problema avrebbe richiesto un ampio team di oftalmologi, la cui classificazione delle scansioni sarebbe servita a informare il modello di intelligenza artificiale.

Ma il team avrebbe avuto bisogno di più dati di qualità per poter insegnare al modello di intelligenza artificiale tutte le sfumature necessarie a leggere veramente una scansione di retina.

Addestrare il modello

All'inizio, il team venne supportato dagli oftalmologi degli ospedali Aravind e Sankara Nethralaya per la fase di etichettatura delle immagini di retina. Dopo pochi mesi, il modello fu addestrato per identificare i marcatori chiave della retinopatia diabetica, come danni ai tessuti nervosi, gonfiore ed emorragia. E con un set di dati più ampio, Gulshan era sicuro di poter rendere il modello ancora più preciso.

Per questo si rivolse al Dott. Jorge Cuadros, capo del sistema EyePACS (Eye Picture Archive Communication System, https://www.eyepacs.com), una rete di telemedicina che collega i pazienti nelle zone rurali degli Stati Uniti agli oftalmologi per le scansioni della retinopatia diabetica. Ma, solitamente, i pazienti visitati dal sistema EyePACS devono aspettare settimane per avere la classificazione di una scansione. Così, il Dott. Cuadros fu felice di offrire il suo aiuto a un progetto utile per ottenere diagnosi più rapide.

I dati del sistema EyePACS condivisi comprendevano una vasta gamma di pazienti ed erano cento volte più numerosi rispetto a quelli raccolti dal team di IA fino a quel momento. Ciò significava un enorme carico di lavoro di etichettatura, perché ogni immagine doveva essere classificata più volte per compensare gli errori dei diversi selezionatori. "Il modello impara quali operazioni sono state effettuate sempre in modo coerente", afferma Dale Webster, un software engineer di Google. "Questo tende a portare a risultati un po' meno di parte e più solidi".

A oggi, quasi 100 oftalmologi hanno inserito più di 1 milione di classificazioni per il modello di IA.

Come funziona l'IA

Come funziona il modello IA (1/4)

Più di 50 oftalmologi hanno esaminato manualmente oltre 1 milione di scansioni di retina anonime, valutando ciascuna per il livello di retinopatia diabetica presente.

Come funziona il modello IA (1/4)

Più di 50 oftalmologi hanno esaminato manualmente oltre 1 milione di scansioni di retina anonime, valutando ciascuna per il livello di retinopatia diabetica presente.

Come funziona il modello IA (2/4)

Ogni scansione viene rivista più volte e classificata manualmente su una scala da 1 (nessun segno di retinopatia diabetica presente) a 5 (segni estremi presenti).

Come funziona il modello IA (3/4)

Le immagini classificate vengono quindi inserite in un algoritmo di riconoscimento delle immagini. Fornendo all'algoritmo migliaia di immagini classificate, questo può iniziare a comprendere i segni della retinopatia diabetica, proprio come farebbe un oftalmologo.

Come funziona il modello di IA (4/4)

Dopo che l'algoritmo è stato addestrato, può essere adoperato per il funzionamento di un'applicazione di analisi automatica delle patologie retiniche o ARDA (Automated Retinal Disease Assessment). L'ARDA consente all'utente di caricare una scansione della retina e analizzarla all'istante per scoprire la presenza di retinopatia diabetica.

Dal modello al dispositivo

L'idea di poter trasformare questo modello in un dispositivo per l'analisi automatica di malattie retiniche (ARDA, Automated Retinal Disease Assessment) era la ragione principale del coinvolgimento di tutti i membri del team.

La persona che contribuì al raggiungimento di questo obiettivo fu un altro membro del team Google, Lily Peng. Formatasi come dottore in medicina, Peng come gli altri membri del team di oftalmologia era attratta dalla prospettiva di creare un impatto clinico concreto.

"Notai che c'erano un sacco di grandi idee e anche molte promesse" racconta. "Ma perché queste idee e promesse non arrivavano mai al paziente?"

Lily Peng, Google

Peng aveva un'idea, utilizzare l'ARDA nel contesto clinico, ma per arrivare a quel punto erano necessari studi clinici e approvazioni normative. Per fare ciò, il team si concentrò su due obiettivi: condurre uno studio clinico per iniziare a testare l'ARDA sul campo e scrivere un articolo sui risultati per il Journal of the American Medical Association (JAMA).

"Volevamo apparire sul JAMA perché lì si parla di pratica medica", afferma Nelson. "Non volevamo soltanto dimostrare di essere in grado di farlo. Volevamo farci conoscere dai medici".

Un altro modo per far conoscere il dispositivo ARDA era presentare il lavoro alla Food and Drug Administration (FDA). Peng, con Nelson al suo fianco, ha "presentato magistralmente" tutte le virtù dell'IA. Peng è stata una grande sostenitrice, nonché traduttrice per le diverse comunità coinvolte nella realizzazione dell'ARDA.

"Sa parlare tutte le lingue", dice Gulshan, "perciò poteva parlare con noi e capire le complessità tecniche di ciò che stavamo facendo, ma anche capire ciò di cui parlavano i medici e ciò che è rilevante in termini di impatto. Lily si è fatta portatrice del progetto, trasformandolo in qualcosa che adesso riusciamo a immaginare all'interno di una clinica".

Un nuovo tipo di termometro

Nessuno nel team Google aveva esperienza nella creazione di un dispositivo medico, per questo il team si è rivolto a Verily, una società Alphabet dedicata al settore sanitario (Alphabet possiede anche Google), per affrontare le richieste normative e cliniche con lo scopo di far approvare la tecnologia ARDA come dispositivo medico.

Dopo essere stata accettata nel programma pilota di pre-certificazione, recentemente annunciato dalla FDA (una tra le nove società selezionate su centinaia che hanno chiesto di partecipare), Verily sta sfruttando la sua esperienza per aiutare a dare il via all'ARDA in India attraverso gli studi clinici. Lo stesso sta facendo Gulshan, che si è trasferito di nuovo in India per aiutare medici e infermieri a utilizzare il dispositivo.

Un oftalmologo cerca danni nella scansione oculare del paziente.

Un'occhiata più da vicino

Dopo essere stati visitati da un optometrista, tutti i pazienti del Sankara Nethralaya vengono esaminati da un oftalmologo. Se l'oftalmologo vede un potenziale danno agli occhi, il paziente viene sottoposto a una scansione della retina.

"Ottenere le approvazioni normative è importante", afferma Peng, "ma ancora più importante è il fatto che i medici che lavorano con noi si sentano sicuri di ciò che stanno facendo e si sentano a proprio agio nell'utilizzare il software. Non si tratta solo di sicurezza ed efficacia, ma di capire se quest'ultimo sarà loro effettivamente utile".

In un recente studio clinico, l'ARDA è stato utilizzato per classificare le immagini di 3000 pazienti diabetici in due ospedali in India. I risultati sono stati confrontati con le valutazioni dei medici, che hanno confermato lo studio del 2016 riportato sul JAMA: il modello si stava comportando allo stesso livello del personale sanitario già esistente che visitava i pazienti.

Il Dott. Rajiv Raman esamina l'immagine della retina di un paziente per controllare la presenza di segni di retinopatia diabetica.

Il Dott. Rajiv Raman esamina l'immagine della retina di un paziente per controllare la presenza di segni di retinopatia diabetica.

Chennai, India

Per il Dott. Cuadros, il vantaggio principale dell'ARDA è una semplice questione di numeri: la percentuale di persone con retinopatia diabetica negli Stati Uniti sta diminuendo, a indicazione che il trattamento preventivo sta funzionando. Ma poiché il tasso di diabete è in aumento, il numero complessivo di pazienti con retinopatia diabetica rimane invariato. Il numero di persone che hanno bisogno di uno screening è in aumento, mentre la richiesta di competenze nel trattamento rimane la stessa.

E gli oftalmologi ne risentono.

"Ogni giorno dovrei eseguire lo screening di 3000 pazienti, un lavoro impossibile", spiega il Dott. Raman. "Quindi c'è assolutamente bisogno di aiuto, che nel mio caso arriva dall'ARDA."

Dott. Rajiv Raman, oftalmologo

In tali condizioni, l'inserimento di competenze nell'assistenza primaria rappresenta un enorme vantaggio. "Se l'ARDA potesse essere utilizzato nell'ufficio del medico di base, farebbe un'enorme differenza, perché si esaminerebbero più pazienti", afferma il Dott. Kim. "Così l'oftalmologo… può concentrarsi sul solo trattamento di quelli con retinopatia".

Non sapevo che il diabete potesse causare cecità. Mi spostavo tranquillamente in bicicletta. Finché un giorno ho cominciato a vedere in modo confuso dall'occhio sinistro. Dopo otto mesi ho perso completamente la vista in quell'occhio.

Elumalai, paziente

In effetti, il Dott. Raman immagina un dispositivo che sia comune come un termometro o un glucometro, uno strumento diagnostico che i diabetici già utilizzano per monitorare il loro livello di zuccheri nel sangue. "Il mio lavoro non è quello di effettuare screening per la retinopatia diabetica", dice. "Il mio lavoro consiste nel fare il laser, le iniezioni e gli interventi che aiutano i pazienti ad alleviare la cecità".

Ma al di là del vettore della diagnosi, tutti concordano sul fatto che la consapevolezza sia fondamentale per la salute. Infatti, ottenere una diagnosi di retinopatia diabetica può portare a risultati migliori nel complesso. "Se si rileva la malattia della retina in una fase iniziale quando non si ha bisogno di cure", afferma il Dott. Cuadros, "abbiamo ancora un'opportunità per far capire al paziente che il diabete sta cominciando a influenzare il suo corpo e si spera che ciò lo motivi a controllare meglio la glicemia."

Mythili, paziente

Mythili è una paziente del Dott. Rajiv Raman. Soffre di diabete da 19 anni e cinque anni fa ha scoperto di avere una retinopatia diabetica. È stata ben informata del fatto che la sua vista poteva essere influenzata dal diabete e si è recata a farsi controllare gli occhi regolarmente.

Un progresso diagnostico

Sono previsti ulteriori studi, comprese le ricerche in corso in India: in questa fase, saranno eseguiti i primi controlli. I team Google e Verily sono ottimisti riguardo alle possibilità, non solo in relazione alla retinopatia diabetica. "Da allora [dall'uscita dell'articolo JAMA] abbiamo fatto ancora più progressi", afferma Nelson. "Recentemente abbiamo pubblicato un articolo su Nature Biomedical Engineering che mostra come sia possibile prevedere non soltanto numerosi fattori di rischio cardiovascolare, ma anche il rischio di un evento cardiovascolare importante grazie a un'immagine della retina".

Un giorno, diagnosticare malattie gravi potrebbe essere facile come misurare la temperatura o controllare la pressione sanguigna. Ma nel frattempo, grazie a un algoritmo di IA che aiuta i medici a individuare rapidamente la retinopatia diabetica, milioni di diabetici potrebbero continuare a vedere.

Storie correlate

Un padre utilizza YouTube per realizzare una protesi oculare migliore per sua figlia

Un padre utilizza YouTube per realizzare una protesi oculare migliore per sua figlia

Voglio ridare alla mia terra ciò che la mia terra mi ha dato

Voglio ridare alla mia terra ciò che la mia terra mi ha dato

Una donna salva vite usando motociclette, banche del sangue e Google Maps

Una donna salva vite usando motociclette, banche del sangue e Google Maps

Scopri il team che usa il machine learning per contribuire a salvare le api in tutto il mondo

Scopri il team che usa il machine learning per contribuire a salvare le api in tutto il mondo

Quando la demenza senile ruba i ricordi, una bicicletta aiuta a farli riaffiorare

Quando la demenza senile ruba i ricordi, una bicicletta aiuta a farli riaffiorare

Un padre utilizza YouTube per realizzare una protesi oculare migliore per sua figlia

Un padre utilizza YouTube per realizzare una protesi oculare migliore per sua figlia

Voglio ridare alla mia terra ciò che la mia terra mi ha dato

Voglio ridare alla mia terra ciò che la mia terra mi ha dato

Una donna salva vite usando motociclette, banche del sangue e Google Maps

Una donna salva vite usando motociclette, banche del sangue e Google Maps

Scopri il team che usa il machine learning per contribuire a salvare le api in tutto il mondo

Scopri il team che usa il machine learning per contribuire a salvare le api in tutto il mondo

Quando la demenza senile ruba i ricordi, una bicicletta aiuta a farli riaffiorare

Quando la demenza senile ruba i ricordi, una bicicletta aiuta a farli riaffiorare

Un padre utilizza YouTube per realizzare una protesi oculare migliore per sua figlia

Un padre utilizza YouTube per realizzare una protesi oculare migliore per sua figlia

Voglio ridare alla mia terra ciò che la mia terra mi ha dato

Voglio ridare alla mia terra ciò che la mia terra mi ha dato

Una donna salva vite usando motociclette, banche del sangue e Google Maps

Una donna salva vite usando motociclette, banche del sangue e Google Maps

Scopri il team che usa il machine learning per contribuire a salvare le api in tutto il mondo

Scopri il team che usa il machine learning per contribuire a salvare le api in tutto il mondo

Quando la demenza senile ruba i ricordi, una bicicletta aiuta a farli riaffiorare

Quando la demenza senile ruba i ricordi, una bicicletta aiuta a farli riaffiorare

Torna all'inizio