Eyenuk ha annunciato la pubblicazione di uno studio in cui è stato utilizzato il suo software di screening EyeArt per l’analisi delle immagini della retina acquisite per mezzo del sistema Remidio Fundus on Phone, una fotocamera per l’esame del fondo oculare che ha ottenuto l’autorizzazione 510k della Food and Drug Administration che abbina uno smartphone a un sistema ottico brevettato.
La ricerca, condotta presso la Madras Diabetes Research Foundation di Chennai (India), è stata pubblicata nella rivista internazionale “Eye” dal Dr. R. Rajalakshmi e dai suoi colleghi di MDRF. Gli investigatori dello studio hanno scelto il software di screening EyeArt AI Eyenuk per analizzare le immagini retiniche di individui con diabete assunto con un sistema Remidio Fundus on Phone. I risultati del software di screening EyeArt sono stati confrontati con la valutazione in cieco indipendente da specialisti della retina per valutare l’efficacia diagnostica. La sensibilità per rilevare DR e STDR era rispettivamente del 95,8% e del 99,1%, mentre la specificità era rispettivamente dell’80,2% e dell’80,4%. Gli autori dello studio hanno notato che alcune lesioni retiniche non-DR come drusen, patch atrofico RPE, un vaso telangiectasico retinico a macula, ipertrofia RPE, fondo piastrinato e occlusione venosa retinica erano le cause dei falsi positivi.
Secondo l’Organizzazione Mondiale della Sanità, ci sono circa 285 milioni di persone con disabilità visive in tutto il mondo. Fino all’80% di questi casi avrebbe potuto essere evitato con la diagnosi precoce. Con il 90% delle persone colpite che vivono in zone a basso reddito, un sistema di screening efficace, accessibile, economico e di facile utilizzo è fondamentale per la diagnosi precoce di malattie degli occhi come la retinopatia diabetica, che se non trattata può portare alla cecità. La combinazione del software di screening automatizzato basato su AI EyeArt ™ con una fotocamera economica, come quella offerta da Remidio, può fornire un accesso maggiore e meno costoso allo screening per gli occhi in tutto il mondo e potenzialmente ridurre l’incidenza della cecità causata dalla retinopatia diabetica.
Fino a poco tempo fa, la retinopatia diabetica poteva essere rilevata solo da oculisti addestrati e specialisti della retina che esaminano la parte posteriore dell’occhio o dalla fotografia a colori retinica eseguita utilizzando costose telecamere retiniche. Inoltre, queste fotografie retiniche dovevano essere interpretate da oculisti esperti. Di recente, tecnologie avanzate come Remidio FOP che combinano smartphone e ottiche sofisticate, hanno consentito di ottenere immagini retiniche economiche e di alta qualità che non erano possibili in precedenza con gli allegati di base per smartphone. L’intelligenza artificiale, una simulazione di intelligenza da parte di un software / macchina, è un campo specializzato basato sull’insegnamento della macchina, attraverso numerosi esempi, per interpretare accuratamente le immagini. Con i recenti progressi nell’intelligenza artificiale, ora è possibile utilizzare strumenti pionieristici come EyeArt ™ per valutare le immagini retiniche di persone con diabete per determinare quali pazienti hanno retinopatia, o avere retinopatia da vista che richiede un intervento urgente a un oftalmologo.