20 FEB - Gli occhi sono da sempre lo specchio dell’anima. Ma nel prossimo futuro potrebbero diventare la finestra attraverso la quale studiare la salute dei vasi e del cuore. Merito di una declinazione dell’intelligenza artificiale, del mondo del deep learning e della lungimiranza del marketing di Google.
 
La sequenza tradizionale degli studi scientifici ‘certificati’ parte dall’osservare la presenza di un’associazione sulla quale elaborare ipotesi, ad esempio di causa-effetto, da testare all’interno di studi clinici dedicati. Una sequenza difficilmente riproducibile quando l’oggetto studiato è un’immagine, per l’enorme varietà di caratteri, colori e forme del mondo reale. Così Ryan Poplin e colleghi del Google Research (Mountain View, California, Usa) hanno provato ad utilizzare dei modelli di deep-learning per ‘estrarre’ dalle immagini del fondo retinico delle informazioni. I modelli sono stati costruiti a partire dalle immagini retiniche di 284.335 pazienti e sono state quindi validate su due diversi gruppi di soggetti, uno di 12.026 persone, l’altro i 999 individui.
 
In questo modo, i ricercatori californiani sono riusciti ad individuare dei fattori di rischio cardiovascolari che fino ad oggi non si riteneva possibile ‘leggere’ o quantificare dalle immagini del fondo dell’occhio; la ‘lettura’ della retina, utilizzando gli algoritmi di Google si è rivelata in grado di definire i seguenti parametri: l’età (con un errore assoluto non superiore ai 3,26 anni), il sesso, l’essere o meno un fumatore, il livello di pressione sistolica (con un errore medio inferiore a 11,23 mmHg), i MACE (eventi cardiaci maggiori occorsi entro 5 anni dalla scansione del fondo).
Gli autori dello studio hanno dimostrato anche che questi modelli di deep-learning utilizzano dei caratteri anatomici, come il disco ottico e i vasi sanguigni per generare ogni previsione.
 
Le immagini delle scansioni retiniche, acquisite da oltre 280 mila pazienti negli Usa e in Gran Bretagna, sono state inserite in un sistema di network neurali (in pratica degli algoritmi in grado di riconoscere dei pattern complessi), i quali hanno poi imparato da soli a riconoscere tra le tante immagini disponibili quei segni che più degli altri consentivano di prevedere un rischio per la salute più o meno a lungo termine.
E’ l’evoluzione, in chiave di intelligenza artificiale, del classico esame del fondo dell’occhio, che già adesso racconta tante cose sul rischio cardiovascolare dei soggetti con diabete o ipertesi, e che attinge alle tecnologie di deep-learning, che hanno consentito anche di mettere a punto strumenti quali la ricerca per immagini su Google e il riconoscimento facciale su Facebook, come fanno notare Drew Harwell e Carolyn Y. Johnson in un bell’articolo sull’argomento pubblicato dal Washington Post.
 
Al momento le previsioni generate dalla scansione della retina, proposta dagli scienziati di Google, non sono più accurate delle carte di rischio abitualmente utilizzate, ma questo è solo il primo passo per arrivare a mettere in mano alla gente uno strumento con il quale auto-controllarsi, rispetto ai fattori di rischio delle malattie cardiovascolari, il killer numero uno del mondo occidentale.
 
Un possibile strumento di empowerment dei pazienti insomma, partorito nel regno (involontario) delle fake news. Quasi un ossimoro. Che ci risucchia inesorabilmente verso un futuro dove intelligenza artificiale e deep-learning la faranno da padroni e nei confronti dei quali tutti, medici o pazienti, sono chiamati ad attrezzarsi e ad aprire la mente.
 
(Il fondo dell’occhio visto dall’algoritmo di Google; credits: Google)
Maria Rita Montebelli