Tumore del colon, l’intelligenza artificiale migliora la prevenzione
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L’Intelligenza artificiale aumenta, e di ben il 44%, l’efficacia della colonscopia, migliorando la capacità dello screening di individuare le lesioni. A dirlo sono i dati di uno studio internazionale coordinato da Humanitas in collaborazione con l’Università di Oslo, pubblicati su Lancet Digital Health. E oltre ai benefici per i pazienti, ci sono quelli economici per il sistema sanitario: sebbene l’investimento iniziale sia alto, pari a circa 19 dollari per paziente screenato, nell’arco di 30 anni non solo viene interamente ammortizzato, ma genera un risparmio rispetto alla spesa legata alla cura dei pazienti con tumore del colon.
Una riduzione dell’8,4% di tumori
Il tumore del colon è il secondo tumore più frequente in Italia, ed è anche la seconda causa di morte per cancro. Ad oggi, lo strumento migliore per la sua corretta diagnosi è la colonscopia. Lo screening per il tumore del colon – è importante ricordarlo – non è solo uno strumento di diagnosi precoce, ma può realmente prevenire lo sviluppo del cancro, perché permette di individuare anche lesioni pre-cancerose, i cosiddetti polipi. Lo studio, coordinato da Alessandro Repici e da Cesare Hassan, entrambi docenti presso l’Humanitas University di Rozzano, mostra che applicare l’intelligenza artificiale alle colonscopie di screening porta a una riduzione dell’incidenza dei tumori del colon dell’8,4%, con un risparmio economico di 57 dollari per persona, associato alla riduzione dei costi di terapia.
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L’AI per la diagnosi dei polipi al colon
Uno dei campi di ricerca in ambito AI è proprio lo sviluppo di algoritmi che aiutino i medici a identificare polipi di dimensioni molto piccole o difficili da notare a causa del colore simile a quello della mucosa sana. Presso il centro lombardo è presente l’Humanitas AI Center, il primo centro di Ricerca sull’Intelligenza Artificiale integrato ad un ospedale in Italia, realizzato con l’obiettivo di favorire la condivisione di conoscenze e competenze tra ingegneri, medici e data scientist per costruire algoritmi intelligenti capaci di elaborare una grande mole di informazioni cliniche e definire modelli di previsione per migliorare la medicina predittiva, la personalizzazione dei trattamenti e le diagnosi per immagini.
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www.repubblica.it 2022-04-22 11:01:11