I ricercatori dell'Università di Washington, stanno sviluppando un'applicazione che potrebbe consentire alle persone, di riconoscere facilmente il cancro al pancreas e altre malattie, attraverso lo scatto di un selfie.
BiliScreen utilizza una fotocamera smartphone, algoritmi di visione informatica e strumenti di apprendimento per rilevare i livelli di bilirubina presenti nella parte bianca dell’occhio, chiamata sclera.
L'app è descritta nel documento da presentare, il 13 settembre, a Ubicomp 2017.
Uno dei primi sintomi del cancro al pancreas, è l'itterizia, una macchia gialla della pelle e degli occhi causata da un accumulo di bilirubina nel sangue.
Lo scopo è creare un programma di screening, completamente nuovo, per i soggetti a rischio, con la capacità di individuare segni di ittero, quando i livelli di bilirubina sono ancora minimi e prima che siano visibili a occhio nudo.
Il dottorando della Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering, Alex Mariakakis, afferma che il problema del cancro al pancreas è che quando sei sintomatico, spesso è troppo tardi. Grazie a questa ricerca, le persone possono utilizzare autonomamente l'app e riscontrare la malattia abbastanza presto, per sottoporsi alle cure, in modo da salvarsi la vita.
Biliscreen, si basa su precedenti lavori del Ubiquitous Computing Lab UW, che ha sviluppato la BiliCam, un'applicazione smartphone per l'ittero neonatale.
Attraverso una foto sulla pelle del bambino, si scopre il livello di bilirubina. Un recente studio, della rivista Pediatrics, ha dimostrato che BiliCam ha fornito precise stime dei livelli di bilirubina in 530 neonati.
Il test del sangue, che i medici attualmente utilizzano per misurare i livelli di bilirubina, che normalmente non viene somministrato a meno che non vi sia motivo di preoccupazione, richiede l'accesso a un professionista sanitario ed è scomodo per uno screening frequente.
BiliScreen, è stato progettato per essere uno strumento di facile utilizzo e non invasivo
Al di là della diagnosi, BiliScreen potrebbe anche ridurre l'onere dei pazienti con tumore pancreatico, che richiedono un monitoraggio frequente di bilirubina.
Negli adulti, la sclera, è più sensibili della pelle ai cambiamenti dei livelli di bilirubina e questo, può essere un segnale precoce per il cancro al pancreas, l'epatite o la sindrome di Gilbert.
BiliScreen, utilizza una fotocamera integrata e un flash di uno smartphone, per raccogliere le immagini dell'occhio. La squadra, ha sviluppato un sistema di visione informatica per isolare automaticamente ed efficacemente le parti bianche dell'occhio, un valido strumento per la diagnostica medica. L'applicazione calcolerà quindi le informazioni del colore della sclera, basandosi sulle lunghezze d'onda della luce, che vengono riflesse e assorbite e la correlano con i livelli di bilirubina, usando precisi algoritmi.
Per tenere conto delle diverse condizioni di illuminazione, il team ha testato BiliScreen con due diversi accessori: gli occhiali in carta stampata con quadrati colorati, per aiutare a calibrare il colore e una scatola stampata 3D che blocca l'illuminazione ambientale.
L'utilizzo dell'applicazione con l'accessorio della scatola, ha portato a risultati leggermente migliori.
I prossimi passi, saranno la sperimentazione dell'applicazione, su una vasta gamma di persone a rischio ittero e continuare a migliorare i vantaggi di utilizzo dell’app, inclusa la rimozione della necessità di accessori come la scatola e gli occhiali.
"Questo studio iniziale, dimostra che la tecnologia va avanti e dà risultati", ha dichiarato il co-autore Dr. Jim Taylor, professore presso il Dipartimento di Medicina UW di Pediatria, il cui padre è morto di cancro al pancreas all'età di 70 anni. "Il cancro al pancreas è una malattia terribile, priva di un efficace screening in questo momento".
"Il nostro obiettivo è quello di far riconoscere il cancro al pancreas al più presto, per avere la fortuna di poterlo curare attraverso una chirurgia che offre loro una migliore possibilità di sopravvivenza", afferma Taylor.
I coautori dello studio, sono Allen School, Megan A. Banks, Lauren Phillipi e il Dottor Lei Yu.
La ricerca è stata finanziata dalla National Science Foundation, dalla Fondazione Coulter e dalla Fondazione Washington Research.
