DMLA ed Edema Maculare Diabetico: Verso un approccio più umano e personalizzato
Il 25 settembre 2025, su invito dei laboratori Bayer, il Dr Florian Baudin del nostro centro e il Dr Matthieu Tonini sono intervenuti sui nuovi sfide nella gestione dei pazienti affetti da DMLA esudativa e da edema maculare diabetico. L’accento è stato posto su un approccio centrato sull’anticipazione dei bisogni dei pazienti e sulla riduzione del peso di questi trattamenti cronici.
Comprendere il "carico terapeutico"
I trattamenti tramite iniezioni intravitreali (IVT) hanno rivoluzionato la prognosi visiva dei pazienti. Tuttavia, la loro efficacia è condizionata da un seguimento intensivo che spesso trasforma il “carico della malattia” in “carico delle cure“, portando a una constatazione allarmante: in Francia, quasi la metà dei pazienti (48,5 %) interrompe il trattamento in meno di un anno.
Le soluzioni: Ridurre il carico grazie all'innovazione e alla comunicazione
- Innovazione Terapeutica
- Alleanza Terapeutica
- Integrazione dell'accompagnatore
L’utilizzo di molecole di ultima generazione, con durata d’azione prolungata, è una priorità. Consentono di ridurre significativamente la frequenza delle iniezioni e, di conseguenza, l’intero carico logistico e psicologico associato.
Una migliore informazione e più tempo dedicato al dialogo sono fattori chiave per l’adesione al trattamento. È fondamentale spiegare al paziente che la stabilizzazione della vista è già un successo e gestire insieme le aspettative.
L’entourage non è solo un semplice accompagnatore, ma un vero e proprio partner di cura che deve essere formalmente integrato nel percorso per garantire la continuità e il supporto.
L'Intelligenza Artificiale: Anticipare per un trattamento migliore
Un aspetto particolarmente interessante della presentazione è stato dedicato al ruolo dell’Intelligenza Artificiale (IA) come futuro partner del medico. L’IA non è destinata a sostituire l’oftalmologo, ma a potenziare le sue capacità di analisi.
Grazie all’analisi di migliaia di scansioni OCT, gli algoritmi di deep learning possono ora:
- Individuare segnali molto precoci di ricomparsa della malattia, talvolta invisibili a occhio nudo, per anticipare il trattamento.
- Prevedere l’evoluzione della malattia in un paziente specifico, aiutando il medico a personalizzare gli intervalli di somministrazione.
- Creare una “copia digitale” dell’occhio del paziente per simulare la risposta ai diversi trattamenti e scegliere quello più efficace.
L’obiettivo è chiaro: utilizzare la potenza dell’IA per prendere decisioni ancora più informate e proattive, al fine di preservare la vista dei nostri pazienti nel lungo termine.
Esempi concreti che illustrano il nostro approccio
OCT
Riferimenti scientifici
Loewenstein A et al., Ophthalmol Ther, 2025
Dot C et al., J Clin Med, 2023.
Kodjikian L et al, Réalités Ophtalmol, 2024.
Gale RP et al, Acta Ophthalmol, 2023
Creuzot-Garcher et al, Ophtalmol Sci 2022 et Ophthalmol Ther 2023
Okada M et al, JAMA Ophthalmol, 2021
Talks SJ et al, Ophthalmol Ther, 2023
Schmidt-Erfurth U et al, Prog Retin Eye Res, 2014.
Il Suo oculista risponde alle Sue domande durante la visita. Per un sintomo improvviso o un calo repentino della vista, consulti rapidamente: veda la pagina urgenze oculistiche.
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