Intelligenza artificiale e diagnosi precoce dei tumori
Da La Ragione
II cancro allo stomaco è una malattia subdola: resta spesso silenzioso fino a stadi avanzati e rappresenta oggi la quarta causa di morte per tumore nel mondo. Proprio per questo motivo la diagnosi precoce è fondamentale, scoprirlo in tempo può aumentare drasticamente le probabilità di sopravvivenza.
Per affrontare questa sfida la Damo Academy, il centro di ricerca e sviluppo scientifico e tecnologico della cinese Alibaba, in collaborazione con l’Ospedale Oncologico di Zhejiang, ha messo a punto Grape, un innovativo sistema di intelligenza artificiale (Al) progettato per individuare i primissimi segni del carcinoma gastrico. Questo strumento potrebbe rivoluzionare i tradizionali metodi diagnostici grazie alla sua capacità di analizzare con estrema precisione le immagini delle tomografie computerizzate (Tac), identificando lesioni anche di pochi millimetri.
Attualmente gli screening più comuni per questo tipo di neoplasia sono quelli endoscopici, che però individuano soltanto lesioni visibili sulla superficie della mucosa gastrica. D’altro canto le Tac tradizionali vedono neoplasie più profonde ma soltanto se avanzate. Una Al addestrata a riconoscere pattern precoci può invece cogliere minime alterazioni che sfuggono alla visione oftica e alla radiologia tradizionale. L’obiettivo dichiarato è ambizioso ma cruciale: diagnosticare il cancro gastrico in una fase tanto iniziale da portare le probabilità di guarigione oltre il 90%, ribaltando così i numeri che oggi vedono questa neoplasia ancora troppo spesso letale.
Ma Grape non è un’eccezione isolata, rappresenta soltanto l’ultimo tassello di una rivoluzione tecnologica nella diagnostica per immagini. In tutto il mondo si stanno moltiplicando algoritmi capaci di interpretare radiografie, Tac, mammografie, risonanze e persino vetrini istologici, anticipando la diagnosi di diverse forme di cancro, spesso portando alla luce la malattia prima che questa possa essere ipotizzata da un medico.
Nel 2022 la startup Behold.ai ha attirato l’attenzione internazionale con il suo algoritmo progettato per rilevare iniziali forme di neoplasie polmonari analizzando semplici radiografie del torace. La health-tech indiana Qure.ai propone oggi il software qXR, utilizzato in un progetto pilota presso il Frimley Health Nhs Foundation Trust. Questa AI ha mostrato un’accuratezza del 99,7% nel classificare le radiografie come normali (e quindi senza patologie), consentendo di alleggerire notevolmente il lavoro dei radiologi. Inoltre qXR è riuscito a individuare tutti i casi di tumore presenti nello studio, inclusi noduli iniziali che avrebbero potuto essere trascurati, dimostrando un grande potenziale nell’individuazione precoce del cancro polmonare.
Il tumore al seno è un altro terreno in cui l’intelligenza artificiale si sta imponendo come strumento prezioso. Sistemi come ProFound AI, sviluppato dalla statunitense iCad, stanno dimostrando di poter individuare un numero sempre maggiore di lesioni sospette. Uno studio dell’Università di Lubecca, condotto nel Regno Unito su oltre 460mila donne e pubblicato lo scorso marzo su “Nature Medicine”, ha aumentato sensibilmente la rilevazione di forme tumorali iniziali (+18%), senza incrementare i falsi positivi.
Un altro fronte aperto è quello delle Tac addominali. Oltre a Grape, che si concentra sullo stomaco, negli Stati Uniti è stato introdotto iNav, un sistema sviluppato da Northwell Health di New York per rilevare il cancro al pancreas. Quest’ultimo è tristemente noto per i suoi tumori silenziosi e aggressivi, che spesso vengono scoperti quando è già troppo tardi. Secondo quanto riportato dalla rivista “Time”, l’impiego di iNav ha ridotto del 50% il tempo medio tra la diagnosi e l’inizio del trattamento, dando così ai pazienti una possibilità in più.
Perché queste tecnologie possano davvero imporsi come strumento cardine dell’analisi radiologica, sono tuttavia indispensabili ulteriori studi clinici controllati che ne attestino non soltanto l’abilità nell’individuare i tumori, ma anche l’effettiva capacità di ridurre la mortalità complessiva. Disporre di un alleato digitale in grado di cogliere ciò che sfugge allo sguardo umano potrebbe infatti segnare il confine tra una prognosi infausta e una vita restituita alla normalità.