Cancro, l'intelligenza artificiale lo scopre in tempo reale

Più efficace della biopsia tradizionale nel rilevare i tumori cerebrali

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Keywords | cervello, cancro, intelligenza,

Potrebbe essere una vera e propria rivoluzione nel campo della chirurgia oncologica. Uno studio apparso su Nature Medicine segnala l'estrema efficacia di un nuovo sistema di diagnosi del cancro cerebrale basato sulla combinazione fra l'imaging ottico avanzato con un algoritmo di intelligenza artificiale.
La tecnica, nota come Stimulated Raman Histology (Srh), riesce a produrre una diagnosi intraoperatoria, ovvero in tempo reale durante un intervento chirurgico per l'asportazione di tessuto cerebrale che si sospetta canceroso.
Basandosi su 415 pazienti, gli scienziati della New York University hanno estrapolato 2,5 milioni di immagini che sono servite per l'addestramento di una rete neurale convoluzionale (Cnn). I tessuti sono stati divisi in 13 categorie istologiche che rappresentano i tumori più comuni: glioma maligno, meningioma, linfoma e altri.
L'efficacia del metodo è stata messa a confronto con l'interpretazione tradizionale di un medico patologo. Le biopsie di 278 pazienti sono state suddivise in due campioni gemelli e gestite con la pratica standard o con la nuova tecnica.
Le biopsie tradizionali necessitano nel migliore dei casi di un lasso di tempo di 20-30 minuti, mentre i campioni trattati in maniera sperimentale sono stati gestiti sul luogo dell'intervento chirurgico. In media, con l'ausilio dell'intelligenza artificiale i chirurghi hanno impiegato due minuti e mezzo per arrivare a una diagnosi.
Il confronto dell'accuratezza dei due sistemi ha evidenziato un'efficacia del 94,6% dell'intelligenza artificiale rispetto al 93,9% dell'interpretazione fornita dal patologo.
«Come chirurghi, siamo limitati ad agire su ciò che possiamo vedere; questa tecnologia ci consente di vedere ciò che altrimenti sarebbe invisibile, e quindi di migliorare la velocità e la precisione in sala operatoria e ridurre il rischio di diagnosi errate», spiega Daniel Orringer, autore senior dello studio.
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Andrea Piccoli
11/02/2020



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