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SALUTE E TECNOLOGIA

Come l'intelligenza artificiale e gli smartphone contribuiscono alla prevenzione della cecità

 

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Il Barcelona Supercomputing Center sta sviluppando un algoritmo che permetterà di svolgere esami oculistici in grado di rilevare i disturbi visivi in modo semplice, rapido e tempestivo. 

Una persona su 20 nel mondo deve convivere con qualche tipo di disturbo visivo che ne impedisce la visione della realtà in tutto il suo splendore multicolore. Eppure i ricercatori affermano che quasi l'80% dei casi di disturbi visivi può essere evitato attraverso misure preventive.

Questo divario può essere ricondotto a pratiche diagnostiche obsolete che a volte non riescono a rilevare le malattie della retina nelle fasi iniziali. Si tratta di una situazione ulteriormente aggravata dal fatto che i pazienti dei paesi più affetti da disturbi visivi spesso non possono usufruire di controlli periodici della vista a causa dell'impossibilità di accedere a infrastrutture mediche.

Una situazione che è destinata a peggiorare. Le complicanze del diabete sono una delle principali cause della disabilità visiva e si prevede che il numero di persone affette dalla malattia raddoppierà tra il 2000 e il 2030.

I ricercatori del Barcelona Supercomputing Center (BSC) hanno deciso di affrontare questa sfida diagnostica assistendo gli oftalmologi nelle prime fasi della diagnosi tramite l'intelligenza artificiale per fornire ai ricercatori una visione accurata della vista stessa. 

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I ricercatori del BSC hanno sviluppato un modello di machine learning che migliora la velocità, la precisione e la disponibilità delle procedure diagnostiche della vista. Questa innovazione potrebbe in futuro permettere ai pazienti di svolgere autonomamente un esame della vista tramite uno smartphone, per monitorare in anticipo una serie di patologie come la retinopatia diabetica e la degenerazione maculare. I pazienti possono fornire queste informazioni preliminari a un oftalmologo che potrà quindi somministrare la terapia necessaria.

Il training di una rete neurale di intelligenza artificiale per il rilevamento di determinate malattie è una sfida complessa quando i set di dati per tali patologie sono limitati. Per ovviare alla mancanza di "dati puliti" per alcuni disturbi visivi, il BSC ha usato un'applicazione di transfer learning sviluppata congiuntamente dal BSC stesso e da Lenovo presso il Lenovo AI Innovation Center di Morrisville, in North Carolina (USA).

Sviluppata su sistemi Lenovo, l'applicazione di classificazione basata su intelligenza artificiale permette alla rete di archiviare le informazioni acquisite durante la risoluzione di un problema e quindi di applicarle a un problema diverso, ma correlato, per cui sono disponibili dati limitati. Ad esempio, i dati acquisiti dalla rete neurale durante l'apprendimento per il riconoscimento di fiori come ad esempio le margherite possono essere successivamente applicati alle rose. Il transfer learning riduce con efficacia il tempo di training dell'algoritmo, le ore di ricerca e i costi associati allo sviluppo (il supercomputing richiede immense quantità di energia e investimenti). 

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L'algoritmo del BSC migliorerà man mano che il sistema diventa più ampiamente accessibile. Più analisi della vista verranno immesse nella rete, maggiori saranno le capacità diagnostiche dell'algoritmo. La tecnologia ha il potere di trasformare anche altri settori, afferma Dario Garcia-Gasulla, ricercatore presso il Barcelona Supercomputing Center.

 

"Può essere complesso ridimensionare la progettazione, il training e la convalida dei modelli di machine learning per lo studio dei disturbi visivi", sostiene Dario. "Ma l'impatto delle possibili soluzioni per questo problema è immenso, in quanto la stessa sfida viene riscontrata in altri ambiti medici e in molte altre applicazioni industriali".

 

L'autodiagnosi è solo il primo passo per affrontare questi problemi medici complessi. Grazie a questi dati, medici e ricercatori avranno accesso a un'immensità di dati che migliorerà i risultati per le future generazioni e permetterà ai pazienti di dedicarsi maggiormente allo stato della propria salute. 

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