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Scoprire la neuropatia diabetica con lo screening dell’intelligenza artificiale

Con Netra.AI, la soluzione di intelligenza artificiale di Intel, Sankara Eye Foundation e Leben Care combattono la neuropatia diabetica.

La Sankara Eye Foundation e Leben Care, con sede a Singapore, stanno implementando una piattaforma software-as-a-service completa per la valutazione del rischio della retina in India. Netra.AI, la soluzione di intelligenza artificiale basata su cloud, è basata sulla tecnologia Intel e utilizza il deep learning per identificare le condizioni retiniche in un breve lasso di tempo con il livello di precisione dei medici umani. Netra.AI può identificare con precisione la retinopatia diabetica (DR), riducendo notevolmente il carico di screening sui chirurghi vitreoretinici.

Prakash Mallya, vicepresidente e amministratore delegato di Sales, Marketing and Communications Group, Intel India ha affermato che l’uso dell’intelligenza artificiale per migliorare il rilevamento e la prevenzione delle malattie è un passo fondamentale per il settore sanitario e un passo da gigante per l’umanità.
L’India ha una delle più grandi popolazioni di diabetici al mondo e la retinopatia diabetica è la principale causa di perdita della vista e cecità nelle persone in età lavorativa. Con Netra.AI, Sankara Eye Foundation e Leben Care hanno sfruttato la potenza dei processori Intel Xeon Scalable e Intel Deep Learning  Boost integrato per rilevare con precisione la DR e consentire un trattamento tempestivo per combattere efficacemente i danni alla vista e la cecità evitabili nei pazienti diabetici.

L’ India ha una delle più grandi popolazioni di diabetici di qualsiasi altro paese al mondo, raggiungendo i 98 milioni di casi entro il 2030. 1 La ricerca mostra che la DR è una delle principali cause di cecità e perdita della vista negli adulti e la diagnosi e il trattamento precoci sono fondamentali per fermare il danno. Tuttavia, la mancanza di specialisti della retina formati in India, specialmente nelle regioni remote e rurali, limita lo screening efficace dei pazienti asintomatici. Ciò si traduce in pazienti che si presentano in ritardo con una malattia oculare diabetica avanzata.

Intelligenza artificiale, come funziona Netra.AI

Netra.AI analizza le immagini da dispositivi fundus camera portatili gestiti da tecnici, per risultati immediati di valutazione DR riferibile tramite un portale web basato su cloud.
La soluzione utilizza algoritmi di intelligenza artificiale all’avanguardia, sviluppati in collaborazione con i principali esperti di retina, con una rete neurale convoluzionale profonda (DCNN) in quattro fasi. Questa rete neurale aiuta a rilevare lo stadio DR e ad annotare le lesioni in base alla densità di pixel nelle immagini del fondo. La soluzione può essere estesa ad altre condizioni retiniche e glaucoma, contribuendo a ridurre l’onere dello screening per gli specialisti sanitari e concentrando le risorse chiave sui pazienti che necessitano di cure e interventi immediati.

Informazioni sui risultati iniziali

Finora, Netra.AI ha esaminato 3.093 pazienti in India e identificato 742 pazienti a rischio. La soluzione genera rapporti dettagliati entro due minuti dal caricamento delle immagini e offre una diagnosi immediata e altamente accurata per aiutare i medici a fornire consulenza immediata ai pazienti che necessitano di un ricovero in ospedale. È un potente strumento per lo screening delle malattie della retina in grandi popolazioni con infrastrutture, risorse limitate e un sistema sanitario sovraccaricato.

la soluzione Netra.AI è ottimizzata per i processori scalabili Intel Xeon con Intel Deep Learning Boost integrato e accelerazione Intel Advanced Vector Extension 512. L’architettura Intel offre una solida protezione dei dati, un’elaborazione rapida di grandi volumi di dati e flessibilità del servizio senza alcun inconveniente in termini di prestazioni. La soluzione fornisce agli utenti l’accesso a immagini ottimizzate per Intel per TensorFlow, Apache MXNet e PyTorch, oltre alle librerie di prestazioni Intel, per migliorare ulteriormente le prestazioni delle applicazioni.

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