AcroFace: L’Intelligenza Artificiale che Legge l’Acromegalia sul Tuo Viso?

Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di qualcosa di veramente affascinante che sta cambiando il modo in cui possiamo individuare una malattia rara ma insidiosa: l’acromegalia. Avete mai sentito parlare di come l’intelligenza artificiale (IA) possa letteralmente “leggere” i volti per scovare segni precoci di questa condizione? Beh, allacciate le cinture, perché stiamo per esplorare il sistema AcroFace, una tecnologia all’avanguardia che abbiamo sviluppato proprio per questo.

L’Acromegalia: Un Nemico Silenzioso

Prima di tuffarci nella tecnologia, due parole sull’acromegalia. È una malattia cronica, piuttosto rara, causata da un eccesso di ormone della crescita (GH) nell’adulto. Questo eccesso porta a cambiamenti lenti ma progressivi, soprattutto nelle estremità (mani, piedi) e, in modo molto caratteristico, nel volto. Pensate a zigomi più pronunciati, fronte sporgente, naso e labbra ingrossati, mandibola prominente. Il problema? Questi cambiamenti sono talmente graduali che spesso passano inosservati per anni. Si stima che la diagnosi arrivi in media con ben 10 anni di ritardo! Questo ritardo non è solo frustrante, ma comporta un pesante fardello medico, psicologico e sociale, peggiorando la qualità della vita e aumentando persino la mortalità prematura.

La Sfida: Vedere l’Invisibile (o Quasi)

Riconoscere precocemente l’acromegalia è fondamentale per iniziare le cure giuste e migliorare la prognosi. Ma come fare se i segni sono così subdoli? Qui entra in gioco la potenza dell’IA applicata al riconoscimento facciale. Già altri ricercatori avevano esplorato questa strada, ottenendo risultati promettenti, ma c’era ancora margine per migliorare, soprattutto integrando le tecniche di IA più recenti e analizzando diversi aspetti del volto.

AcroFace: Il Nostro Approccio Innovativo

Ecco dove entriamo in gioco noi con AcroFace. Abbiamo pensato: perché non combinare il meglio di due mondi dell’analisi facciale tramite IA?
Abbiamo esplorato due tipi principali di “indizi” che un volto può darci:

• Caratteristiche Visive/Texture (2D): Immaginate di analizzare la “pelle” dell’immagine, i dettagli fini, le ombre, le texture. Per questo, abbiamo usato le Reti Neurali Convoluzionali (CNN), in particolare modelli potenti come ResNet-50, VGG-16, MobileNet, ecc. Sono bravissime a interpretare pattern complessi nelle immagini.
• Informazioni Geometriche (3D): Siamo andati oltre la semplice foto 2D. Da una singola immagine, siamo in grado di ricostruire un modello 3D del volto del paziente. Da questo modello, possiamo estrarre misure precise, distanze tra punti chiave (come angoli della mascella, larghezza del naso, posizione degli occhi). Per analizzare questi dati geometrici, più strutturati, abbiamo usato le Support Vector Machine (SVM), o meglio una loro variante chiamata Support Vector Regression (SVR).

L’idea vincente è stata integrare queste due analisi. Le CNN catturano le sottili alterazioni della texture e dell’aspetto generale, mentre le SVM/SVR analizzano le proporzioni e la struttura geometrica. È come avere due detective specializzati che collaborano: uno guarda i dettagli minuti, l’altro la struttura generale.

Abbiamo addestrato il sistema usando un set di dati che comprendeva fotografie di 118 pazienti con acromegalia (caucasici, età media 42.8 anni, 66% donne) e 86 individui sani. Le foto dei pazienti coprivano un arco temporale ampio, anche fino a 10 anni *prima* della diagnosi ufficiale, e dopo il trattamento. Un gruppo di 9 endocrinologi esperti ha valutato ogni foto assegnando un punteggio da 0 (nessuna acromegalia) a 10 (acromegalia severa). Questo punteggio “umano” è diventato il nostro riferimento (il “ground truth”) per insegnare all’IA.

I Risultati? Sorprendenti!

Dopo l’addestramento e i test, cosa abbiamo scoperto?
Innanzitutto, le caratteristiche visive (texture) si sono rivelate molto più efficaci di quelle geometriche per stimare il rischio di acromegalia. Il modello che ha performato meglio in assoluto è stato ResNet-50 (usato per estrarre le caratteristiche visive) combinato con una SVR con kernel lineare. Questo “duo” ha raggiunto un’accuratezza notevole: riusciva a classificare correttamente con un margine di errore piccolo (δ1, soglia 1.25 punti sulla scala 0-10) nel 75% dei casi, e con un margine leggermente più ampio (δ3, soglia ~1.95 punti) nell’89% dei casi! Anche VGG-16 si è comportato molto bene.

Ma non ci siamo fermati qui. Abbiamo testato il sistema su un gruppo di validazione separato (32 pazienti, 44 controlli sani). I risultati sono stati eccellenti:

• Precisione: 0.90
• Accuratezza: 0.93 (cioè, il 93% delle classificazioni erano corrette!)
• F1-Score: 0.92
• Sensibilità (capacità di identificare i malati): 0.93
• Specificità (capacità di identificare i sani): 0.93

Abbiamo anche verificato la specificità su un ulteriore set di 56 persone sane con livelli normali di IGF-1 (un marcatore biochimico importante per l’acromegalia). Con una soglia prudente (punteggio < 1.5 per essere considerato "non acromegalico"), AcroFace ha identificato correttamente i sani nel 92.8% dei casi (solo un 7.14% di falsi positivi). Alzando leggermente la soglia a 2.0, la specificità ha raggiunto il 100%!

AcroFace in Pratica: Un’App per la Diagnosi

Per rendere tutto questo utilizzabile, abbiamo sviluppato un’applicazione per Windows 10. È semplicissima: carichi una foto del viso (formato .jpg, .jpeg, o .png), il sistema rileva e normalizza automaticamente il volto (lo raddrizza, lo centra), e poi avvia l’analisi. In pochi secondi, ottieni un risultato: o una classificazione in 4 categorie di rischio (Nessuno, Lieve, Alto, Molto Alto) oppure una semplice risposta binaria (Rischio acromegalia: Sì/No). Niente interventi manuali, tutto automatico.

Perché AcroFace Potrebbe Fare la Differenza

I nostri risultati, con un’accuratezza intorno al 90-93%, sono in linea o addirittura superiori a quelli di studi precedenti che utilizzavano altre tecniche AI o modelli 3D. È interessante notare che AcroFace sembra funzionare molto bene anche con un dataset non enorme (118 pazienti) rispetto ad altri studi con centinaia o migliaia di casi.

La cosa più emozionante è il potenziale per lo screening precoce. Immaginate di poter usare una semplice foto, magari scattata con uno smartphone, per identificare persone a rischio molto prima che i sintomi diventino evidenti. Questo potrebbe ridurre drasticamente il ritardo diagnostico. Il fatto che il nostro sistema abbia identificato cambiamenti facciali anche 10 anni prima della diagnosi suggerisce che la malattia potrebbe essere attiva per un periodo ancora più lungo di quanto pensassimo!

Certo, ci sono delle limitazioni. Il nostro dataset era composto principalmente da individui caucasici, quindi serviranno ulteriori validazioni su popolazioni diverse. La dimensione del dataset, sebbene sufficiente per ottenere ottimi risultati, può sempre essere ampliata.

Il Futuro è Adesso?

Nonostante l’IA stia facendo passi da gigante nella diagnostica medica, lo screening dell’acromegalia basato sull’analisi del volto è ancora poco utilizzato nella pratica clinica. Sistemi come AcroFace, che non richiedono attrezzature speciali né intervento umano (basta una foto frontale!), potrebbero davvero cambiare le carte in tavola. Potrebbero essere usati su larga scala, forse persino integrati in app per l’auto-monitoraggio (con le dovute cautele, ovviamente!).

Formare personale medico richiede tempo e risorse. L’IA può “imparare” rapidamente e fornire uno strumento di supporto potente ed efficiente. AcroFace non vuole sostituire i medici, ma offrire loro uno strumento in più per una diagnosi tempestiva, riducendo le complicanze e migliorando la vita dei pazienti affetti da questa malattia silenziosa. È un passo avanti entusiasmante nell’uso dell’IA per la salute!

Fonte: Springer