L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale sta avanzando rapidamente in molti settori della sanità e il suo potenziale al servizio del paziente e del professionista sanitario è ampiamente riconosciuto. L’integrazione di uno strumento fondato sull’Intelligenza Artificiale in oncologia ad elevata precisione diagnostica consente di migliorare le prestazioni dei radiologi nell’individuare i tumori polmonari sulle RX del torace. Infatti, gli algoritmi di Intelligenza Artificiale in ambito medico sono usati per interpretare questa enorme mole di dati e per identificare possibili relazioni di causa-effetto tra i dati stessi e le patologie di cui un paziente soffre.
Lo dimostra uno studio coreano in cui 20 radiologi e 10 specializzandi in radiologia hanno valutato – senza usufruire dell’IA – 120 radiografie del torace (di cui 60 provenienti da persone con cancro al polmone e 60 da persone sane con un’età media di 67 anni). In una seconda sessione, ciascuno dei 20 radiologi ha rivisto le radiografie, supportato da uno strumento basato sull’Intelligenza Artificiale ad alta precisione che ha migliorato le prestazioni dei radiologi in misura più elevata rispetto a quella a bassa precisione.
Un secondo studio condotto dal team di ricerca guidato da John-Jose Nunez della University of British Columbia mostra come – dopo il primo consulto con l’oncologo – l’Intelligenza Artificiale può leggere i referti ed essere di supporto nel predire la sopravvivenza dei pazienti con un livello di accuratezza assai soddisfacente. Il team di ricerca ha messo a punto un procedimento di calcolo in grado di predire la sopravvivenza dei pazienti basato sull’elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing). Tra i sistemi di Intelligenza Artificiale valutati dai ricercatori dell’Università, il migliore è in grado predire la sopravvivenza dei pazienti a 6, 36 e 60 mesi con un’accuratezza superiore all’80%.
È bene evidenziare che, in entrambe le applicazioni citate, i sistemi di AI sono di supporto. Non sostituiscono i medici bensì li aiutano ad assumere decisioni più informate. La sopravvivenza di un malato oncologico che riceve una diagnosi di cancro al polmone dipende infatti da vari fattori; riuscire a predirla, però, equivale a poter attuare le strategie migliori a vantaggio di ogni singolo paziente.
C.T.
