L’IA sta Ridefinendo la Cura Preventiva degli Occhi e Proteggendo la Visione

Gli occhi, un organo sensoriale chiave, svolgono un ruolo importante in ogni fase della nostra vita.

Forniscono al cervello informazioni sul mondo esterno. Senza la vista, faremmo fatica a svolgere attività quotidiane come leggere, apprendere, camminare e interagire con l’ambiente.

Una buona vista è essenziale per godere dell’indipendenza e, naturalmente, delle gioie della vita.

Tuttavia, più di 2.2 miliardi di persone non sono in grado di farlo a causa di un deficit visivo, che si verifica a causa di una condizione oculare che colpisce il sistema visivo e le sue funzioni. 

Cataratta, glaucoma, errori di rifrazione, retinopatia diabetica, degenerazione maculare legata all’età (AMD) e presbiopia sono alcune delle principali cause di deficit visivo.

Il deficit visivo ha gravi conseguenze per la vita di una persona, molte delle quali possono essere mitigate attraverso un accesso tempestivo a cure oculistiche di qualità. Oltre al suo impatto sugli individui, il deficit visivo comporta anche un notevole onere finanziario, con il costo globale annuale della perdita di produttività stimato a 411 miliardi di dollari.

Di conseguenza, le condizioni oculari che possono causare deficit visivo e cecità sono il fulcro delle strategie di cura degli occhi.

IA in Oftalmologia

Poiché il deficit visivo riduce la qualità della vita di una persona e crea un notevole onere economico globale, medici, scienziati e ricercatori si stanno rivolgendo all’intelligenza artificiale (IA) per trasformare la cura degli occhi.

La tecnologia in rapida evoluzione ha migliorato l’efficienza aziendale e l’analisi dei dati in finanza, manifattura, vendita al dettaglio, media e sanità.

Nel settore sanitario e medico, l’influenza dell’IA è aumentata drasticamente negli ultimi anni. 

IA per la Rilevazione Precoce: DR, Glaucoma e AMD

Nell’oftalmologia, in particolare, l’IA consente la rilevazione precoce di malattie come il glaucoma, la retinopatia diabetica e l’AMD attraverso l’analisi di immagini retiniche e dati dei pazienti. Qui, gli strumenti IA permettono interventi personalizzati e diagnosi e screening automatizzati. 

La tecnologia fornisce anche assistenza chirurgica, aiutando a selezionare i candidati, ottimizzare le tecniche, ridurre le complicazioni e prevedere i risultati postoperatori.

L’IA, secondo gli esperti, avrà un ruolo sempre più importante nella pratica clinica e chirurgica nel futuro della chirurgia del segmento anteriore, che si concentra sulle strutture frontali dell’occhio per trattare lesioni e condizioni come cataratta e disturbi corneali.

Già, la tecnologia è utilizzata qui per lo screening e la diagnosi della cataratta, classificare le fasi chirurgiche e prevedere i tempi chirurgici per ottimizzare il flusso di lavoro in sala operatoria. Inoltre, l’IA è applicata al calcolo ottimale della potenza della IOL (lente intraoculare), che si riferisce alla potenza refrattiva della lente sintetica impiantata durante la chirurgia della cataratta per sostituire la lente naturale.

Dopotutto, esiste una grande quantità di letteratura e dati di imaging raccolti negli anni come pratica di routine.

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Come le LLM si comportano rispetto agli oftalmologi

Uno studio ha effettivamente scoperto che L’IA sta superando la capacità dei medici non specialisti¹ di valutare i problemi oculari.

Condotto dall’Università di Cambridge, lo studio ha riportato che le conoscenze cliniche e le capacità di ragionamento del popolare modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), GPT-4, stanno ora avvicinandosi al livello dei medici oculisti specialisti.

GPT-4 è stato testato contro medici oculisti esperti, medici junior non specializzati e tirocinanti, con ciascuno presentato con fino a 87 scenari riguardanti specifici problemi oculari. Le domande coprivano un’ampia gamma di problemi oculari, tratte da un libro di testo utilizzato per testare i tirocinanti ma non disponibile gratuitamente su internet, il che rende improbabile che i set di dati di addestramento di GPT-4 includessero quel contenuto.

I medici dovevano scegliere una diagnosi o un consiglio di trattamento tra quattro opzioni. Secondo lo studio, il modello IA ha ottenuto punteggi più alti dei medici junior nel test e ha avuto punteggi simili a quelli dei tirocinanti e degli esperti, sebbene i medici con i punteggi più alti abbiano superato GPT-4.

Le LLM non sostituiranno i professionisti sanitari, però, hanno affermato i ricercatori, ma hanno osservato che possono migliorare l’assistenza sanitaria fornendo diagnosi, consigli e suggerimenti di gestione in determinati contesti.

Dal Laboratorio alla Clinica: Risultati di Screening nel Mondo Reale

Uno studio recente ha valutato l’implementazione dell’IA nella rilevazione del glaucoma² in contesti reali.

Per questo, hanno sviluppato un sistema di screening automatizzato basato su fotografia retinica e IA per valutarne l’accettabilità, la fattibilità e l’accuratezza. Lo studio ha reclutato persone di età pari o superiore a 50 anni con immagini retiniche acquisite da una fotocamera a fondo oculare automatizzata e analizzate dall’IA. 

Il sistema IA ha raggiunto un AUROC di 0.80, il che dimostra la forte capacità della tecnologia di distinguere tra condizioni. La sensibilità era del 65%, rappresentando i casi reali correttamente identificati dall’IA, mentre la specificità era del 94,6%, riflettendo una classificazione accurata degli individui sani. Tra i 161 pazienti precedentemente non diagnosticati, 18 (11,2%) sono stati identificati come glaucoma riferibile. Lo studio ha dichiarato:

“Nonostante le sfide come la minore sensibilità e le limitazioni nell’acquisizione delle immagini, il sistema mostra potenziale per lo screening opportunistico negli ambiti di assistenza primaria.” 

Una recensione³ del Dipartimento di Oftalmologia dell’Università Medica Capital, Cina, nel frattempo, ha esplorato le applicazioni e le sfide dell’IA nella miopia. 

Attualmente, questa condizione colpisce oltre due miliardi di persone a livello globale, e entro il 2050 quasi la metà della popolazione mondiale dovrebbe esserne affetta. Se non corretta, la miopia può compromettere la vista, interrompere l’istruzione e influenzare le opportunità di lavoro, mentre la miopia elevata può causare perdita permanente della vista. Pertanto, una diagnosi precoce è importante per gestire la sua progressione e prevenire danni visivi a lungo termine.

Qui, l’IA può offrire uno strumento promettente analizzando dati medici complessi.

Per rilevare la miopia, i modelli IA possono essere addestrati su grandi quantità di foto del fondo oculare e immagini OCT e poi insegnati a individuare cambiamenti nella retina associati alla miopia. L’IA può anche essere addestrata a rilevare eventuali cambiamenti comportamentali associati all’insorgenza della miopia. Anche dispositivi di auto-monitoraggio come SVOne possono utilizzare l’IA per rilevare errori refrattivi negli occhi. Per scoprire i fattori di rischio, possono essere impiegate tecniche come regressione logistica, support vector machine e XGBoost.

Sebbene l’IA possa aiutare la pratica clinica e le politiche di controllo della miopia, non è priva di sfide.

“Costruendo dataset di alta qualità, migliorando la capacità del modello di elaborare dati di immagini multimodali e migliorando la capacità di interazione uomo‑computer, i modelli IA possono essere ulteriormente migliorati per un’applicazione clinica diffusa.”

– Dr. Jifeng Yu

Affrontare la Disparità

Mentre i problemi visivi sono diffusi, il deficit è più prevalente nei paesi a basso e medio reddito (LMIC) rispetto alle regioni ad alto reddito. Consentendo a più persone di essere sottoposte a screening, l’IA può contribuire a colmare il divario nelle regioni con accesso limitato a cure oculistiche specializzate.

Per questo, il gigante tecnologico Google ha creato un modello IA chiamato ARDA (Automated Retinal Disease Assessment), e recentemente ha concesso in licenza il modello IA per la rilevazione della retinopatia diabetica alle aziende di tecnologia sanitaria in Thailandia e India.

“Stabiliranno i propri modelli di business, ma parallelamente forniranno screening alle persone che ne hanno più bisogno ma non possono permetterselo. La cecità da retinopatia diabetica è completamente prevenibile, e il fatto che non siamo riusciti a effettuare screening efficaci in alcuni di questi luoghi non dovrebbe essere perdonato.”

– Sunny Virmani, project manager at Google Health

Il diabete, sempre più comune nei LMIC, può influire gravemente sulla vista causando visione offuscata, edema maculare diabetico, glaucoma e retinopatia diabetica. Quest’ultima deriva da un eccesso di zucchero nel sangue che danneggia i vasi sanguigni, provocando fuoriuscita di liquido nell’occhio.

La retinopatia diabetica può causare cambiamenti nella visione e, alla fine, una persona può diventare cieca. Tuttavia, una diagnosi e un trattamento precoci riducono il rischio fino al 98%. Ma solo un piccolo numero di persone con diabete viene sottoposto a screening.

Quindi, più di un decennio fa, Dale Webster, direttore della ricerca presso Google Health, insieme ai suoi colleghi, ha iniziato a testare la capacità dell’IA di diagnosticare malattie da immagini mediche.

Questo ha portato a ARDA, che può diagnosticare la malattia con efficacia pari a quella di un oftalmologo.

Per il modello IA, il team di Google ha effettuato lo screening di 7.651 persone in tre regioni della Thailandia tra il 2018 e il 2020, con ARDA che ha raggiunto un’accuratezza del 94,7%, dimostrando “che questi strumenti sono sicuri ed efficaci.”

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La Svolta dell’IA nella Gestione del Cheratocono

Nel mezzo di tutti questi progressi, i ricercatori hanno ora sviluppato un’IA che può prevedere con successo quali pazienti con cheratocono rischiano di diventare ciechi, richiedendo così trattamenti e monitoraggi precoci, anni prima che i medici possano farlo. In questo modo, la tecnologia può ridurre le procedure inutili e prevenire la perdita della vista.

Il cheratocono è una condizione oculare progressiva senza causa nota.

In questa condizione, la cornea si deforma. È lo strato chiaro a forma di cupola che copre l’iride e la pupilla, consentendo alla luce di entrare e aiutando a focalizzarla per una visione chiara.

Quindi, quando la cornea si assottiglia e si gonfia a forma di cono, si parla di cheratocono. Il cambiamento nella forma della cornea mette i raggi di luce fuori fuoco, causando visione distorta. Altri sintomi includono abbagliamento, sensibilità alla luce e visione offuscata. Questo rende difficili attività quotidiane come guidare o leggere.

Questa malattia spesso si sviluppa alla fine dell’adolescenza o all’inizio dei vent’anni e progredisce nel tempo.

Mentre la causa esatta della malattia è sconosciuta, potrebbe essere genetica, con 1 persona su 10 con cheratocono che ha un genitore affetto. Il cheratocono è anche correlato a eccessivo sfregamento degli occhi, allergie oculari, assottigliamento corneale dovuto alla perdita di collagene e disturbi del tessuto connettivo.

Tipicamente colpisce entrambi gli occhi, la malattia può effettivamente portare a visioni e sintomi molto diversi tra i due occhi.

I sintomi del cheratocono peggiorano lentamente nel corso di dieci‑venti anni. Nello stadio iniziale, i sintomi possono includere arrossamento o gonfiore dell’occhio, maggiore sensibilità alla luce e all’abbagliamento, lieve offuscamento della vista e leggera distorsione visiva. Nelle fasi successive, i sintomi spesso includono aumento della miopia o dell’astigmatismo e una visione più offuscata e distorta.

Durante le fasi iniziali, i problemi visivi possono spesso essere corretti con occhiali o lenti a contatto, ma nelle fasi successive possono essere necessarie lenti a contatto rigide permeabili ai gas.

Ma se non trattata in tempo e la condizione diventa più grave, possono essere necessari trapianti corneali, Intacs (piccoli impianti corneali) e cross‑linking corneale (CXL). Ora, per diagnosticare il cheratocono, i medici monitorano i pazienti nel tempo.

Durante gli esami oculistici di routine, un oftalmologo esaminerà la cornea e potrà utilizzare imaging specializzato per misurare la curvatura, mostrando eventuali cambiamenti nella sua forma.

“Il cheratocono è una condizione gestibile, ma sapere chi trattare, quando e come somministrare il trattamento è una sfida. Sfortunatamente, questo problema può portare a ritardi, con molti pazienti che sperimentano perdita della vista e richiedono interventi invasivi di impianto o trapianto.”

– Dr. José Luis Güell, Trustee ESCRS e Capo del Dipartimento di Chirurgia della Cornea, Cataratta e Chirurgia Refrattiva presso l’Istituto di Microchirurgia Oculare, Spagna

Ma i ricercatori hanno ora raggiunto una svolta che potrebbe ridefinire la cura degli occhi consentendo all’IA di prevedere quali pazienti con cheratocono necessitano di trattamento corneale urgente prima che si verifichi un danno irreversibile, potenzialmente salvando la vista e riducendo i trapianti.

Lo studio è stato recentemente presentato al 43° Congresso della European Society of Cataract and Refractive Surgeons (ESCRS).

Salvare la Visione Umana & Risorse Sanitarie

Condotto dal Dr. Shafi Balal e colleghi presso il Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust e l’University College London (UCL), lo studio ha utilizzato l’IA per analizzare le immagini degli occhi dei pazienti e le ha combinate con altri dati per prevedere quali pazienti con cheratocono richiedessero un trattamento immediato e quali potessero continuare con il monitoraggio.

“Il cheratocono causa deficit visivo in pazienti giovani in età lavorativa, ed è la ragione più comune per il trapianto corneale nel mondo occidentale.”

– Dr. Balal

Con un unico trattamento chiamato ‘cross‑linking’, la progressione della malattia può essere arrestata. La terapia prevede l’uso di luce ultravioletta e gocce di vitamina B2 (riboflavina) per indurire la cornea.

Il trattamento di cross‑linking, tuttavia, deve essere eseguito prima che le cicatrici diventino permanenti, eliminando la necessità di un trapianto corneale. È effettivamente efficace in oltre il 95% dei casi. Secondo il Dr. Balal:

“Tuttavia, i medici non possono attualmente prevedere quali pazienti progrediranno e richiederanno trattamento, e quali rimarranno stabili con solo monitoraggio. Ciò significa che i pazienti necessitano di monitoraggi frequenti per molti anni, con il cross‑linking tipicamente eseguito dopo che la progressione è già avvenuta.” 

Pertanto, l’IA può diagnosticare il cheratocono in tempo.

Per la loro IA, lo studio ha utilizzato un gruppo di pazienti indirizzati al Moorfields Eye Hospital per la valutazione e il monitoraggio del cheratocono, includendo la scansione frontale dell’occhio con OCT per esaminarne la forma.

La tomografia a coerenza ottica (OCT) è un metodo di imaging non invasivo che utilizza onde luminose per ottenere immagini ad alta risoluzione e sezione trasversale della retina. La tecnica è ampiamente usata in oftalmologia per diagnosticare condizioni come la degenerazione maculare, il glaucoma e la retinopatia diabetica.  

I ricercatori hanno studiato 36.673 immagini OCT di 6.684 pazienti utilizzando l’IA. Hanno scoperto che il loro modello IA può prevedere accuratamente se la condizione di un paziente rimarrà stabile o peggiorerà, basandosi esclusivamente sulla prima visita del paziente.

Ciò significa che, dalla consulenza di routine iniziale, l’IA può aiutare i medici a prevedere quali pazienti probabilmente sperimenteranno una progressione, consentendo un trattamento precoce prima che avvengano progressioni e cambiamenti secondari.

Utilizzando il modello IA, i ricercatori hanno suddiviso i pazienti in due gruppi. Un gruppo era a basso rischio, comprendente due terzi dei pazienti che non richiedevano trattamento. L’altro era il gruppo ad alto rischio, con un terzo dei pazienti che necessitavano di trattamento immediato di cross‑linking.

Includendo i dati della seconda visita ospedaliera, il modello IA poteva classificare fino al 90% dei pazienti.

Questo rende lo studio il primo del suo genere a ottenere un livello così alto di accuratezza nella previsione del rischio di progressione del cheratocono usando una combinazione di scansioni e dati dei pazienti, ha detto il Dr. Balal. Ha aggiunto:

“La nostra ricerca dimostra che possiamo usare l’IA per prevedere quali pazienti necessitano di trattamento e quali possono continuare con il monitoraggio.” 

Lo studio, ha osservato il Dr. Balal, ha coinvolto un ampio gruppo di pazienti monitorati per due anni o più. I risultati suggeriscono che i pazienti con cheratocono ad alto rischio potrebbero ricevere un trattamento preventivo prima che la loro condizione progredisca, aiutando a prevenire la perdita della vista e a ridurre la necessità di complesse chirurgie di trapianto corneale e il relativo onere di recupero.

Nel frattempo, i pazienti a basso rischio possono evitare monitoraggi inutili, risparmiando risorse sanitarie.

“Il efficace smistamento dei pazienti tramite l’algoritmo consentirà di reindirizzare gli specialisti verso le aree con il maggior bisogno.”

– Dr. Balal

I ricercatori stanno attualmente lavorando allo sviluppo di un algoritmo IA ancora più potente, che sarà addestrato su milioni di scansioni oculari. L’algoritmo può essere personalizzato per compiti specifici, come la previsione della progressione del cheratocono, nonché per la rilevazione di malattie oculari ereditarie e infezioni oculari.

Se l’algoritmo IA “dimostra costantemente la sua efficacia, questa tecnologia alla fine prevenirebbe la perdita della vista e strategie di gestione più difficili nei pazienti giovani in età lavorativa,” ha affermato il Dr. Güell, che non ha partecipato alla ricerca.

L’algoritmo sarà ora sottoposto a ulteriori test di sicurezza prima di poter essere distribuito nell’ambiente clinico.

Investire nella Cura degli Occhi guidata dall’IA

Alcon AG (ALC.SW ) (ALC ) è una società svizzera di cura degli occhi che ricerca, produce e vende una gamma di prodotti per la cura degli occhi attraverso Surgical e Vision Care per condizioni come cataratta, glaucoma, malattie retiniche e errori refrattivi.

Alcon AG (ALC )

Con una capitalizzazione di mercato di 39,6 miliardi di dollari, le azioni ALC sono attualmente scambiate a 77,78 $, in calo dell’8,81 % YTD e circa del 23 % rispetto al picco sopra i 100 $ alla fine dello scorso anno. Con ciò, ha un EPS (TTM) di 2,25 e un P/E (TTM) di 34,41, mentre il rendimento del dividendo offerto è dello 0,43 %.

Per il Q2 2025, Alcon ha riportato un aumento del 4 % delle vendite a 2,6 miliardi di dollari. L’EPS diluito per il trimestre è stato di 0,35 $.

L’azienda ha generato 889 milioni di dollari di liquidità dalle operazioni durante questo periodo, mentre 681 milioni di dollari di flusso di cassa libero sono stati registrati nella prima metà del 2025. Alcon ha restituito 287 milioni di dollari agli azionisti.

Notando “una solida domanda iniziale” per nuovi prodotti come Tryptyr, Systane Pro PF, Precision7, PanOptix Pro, Voyager e Unity VCS, il CEO David J. Endicott ha dichiarato:

“Anche se è ancora presto, questi lanci ci posizionano per accelerare la crescita dei ricavi, generare liquidità e offrire valore a lungo termine ai nostri azionisti.”

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Ultime Notizie e Sviluppi sulle Azioni Alcon AG (ALC)

Conclusione

Con decine di milioni di persone in tutto il mondo a rischio di deficit visivo o cecità, la capacità dell’IA di prevedere la progressione delle malattie e guidare le decisioni terapeutiche segna una nuova era della cura preventiva degli occhi. Man mano che gli algoritmi diventano più raffinati, l’IA ha il potenziale di potenziare i clinici per proteggere la vista, ridurre i costi sanitari e migliorare la qualità della vita.

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Riferimenti:

<sup>1. Thirunavukarasu, A. J., Mahmood, S., Malem, A., Foster, W. P., Sanghera, R., Hassan, R., Zhou, S., Wong, S. W., Wong, Y. L., Chong, Y. J., Shakeel, A., Chang, Y.-H., Tan, B. K. J., Jain, N., Tan, T. F., Rauz, S., Ting, D. S. W., & Ting, D. S. J. (2024). I grandi modelli linguistici si avvicinano alla conoscenza clinica e al ragionamento a livello di esperti in oftalmologia: uno studio trasversale comparativo. PLOS Digital Health, (Version of Record), published 17 aprile 2024. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000341
2. Jan, C. L., Joseph, S., Vingrys, A. J., et al. (2025). Studio pragmatico prospettico di fotografia retinica automatizzata e screening del glaucoma con IA nell’assistenza primaria australiana. npj Digital Medicine, 8, 386. (Version of Record), published 1 luglio 2025. Received 9 marzo 2025; accepted 2 giugno 2025. https://doi.org/10.1038/s41746-025-01768-y
3. Liu, N., Li, L., & Yu, J. (2025). Applicazione dell’intelligenza artificiale nella prevenzione e nel controllo della miopia. Pediatric Investigation, (Version of Record), published 18 marzo 2025. https://doi.org/10.1002/ped4.70001</sup>