La combinazione di tre importanti fattori, dieta mediterranea, integratori AREDS2 e intelligenza artificiale,
può sensibilmente ridurre il rischio di progressione della AMD verso gli stadi più avanzati. Questo il
messaggio che Emily Chew, MD, ha voluto comunicare con la Jackson Memorial Lecture al congresso dell’
American Academy of Ophthalmology.

Gli integratori AREDS2 hanno dimostrato da lungo tempo efficacia e sicurezza e sono raccomandati per I
pazienti con AMD agli stadi intermedio e avanzato. In aggiunta, un’alta aderenza alla dieta mediterranea è
stata associata in studi recenti ad una riduzione dal 25% al 40% del rischio di progressione alla AMD
avanzata. Il pesce in particolare eserciterebbe un significativo effetto protettivo, associate ad una
diminuzione del 31% del rischio di sviluppo di atrofia geografica.

I sistemi di deep learning sono oggi in grado di facilitare e perfezionare la diagnosi della AMD, di
determinarne gli stadi e di misurare il rischio di progressione. Insieme ad un gruppo di colleghi, la
professoressa Chew ha creato DeepSeeNet, un modello di deep learning per la classificazione automatica
del livello di gravità della AMD basato sulla fotografia a colori del fundus. Sulla base della AREDS simplified
severity scale, questo sistema è inoltre in grado di prevedere il rischio di progressione alla AMD avanzata.

In quasi tutti i casi, questo modello di intelligenza artificiale ha dimostrato maggiore precisione rispetto alla
diagnosi clinica nell’individuare e classificare le drusen, anche rispetto alla dimensione, e le alterazioni
dell’epitelio pigmentato. Meno efficiente si è invece dimostrato nella AMD avanzata.
“Pensiamo che questo sia in parte dovuto al numero limitato di AMD allo stato avanzato che abbiamo
potuto immettere nel sistema per esercitarlo,” ha detto Emily Chew. “Tuttavia, l’accuratezza dei risultati
con il DeepSetNet si è dimostrata di molto superiore rispetto a quella degli specialisti della retina.”