Prostata, l’algoritmo semplifica la diagnosi
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Mettere alla prova le capacità dell’intelligenza artificiale di leggere le scale di grigio presenti nelle immagini prodotte da risonanza magnetica multiparametrica, per aiutare i medici a interpretare meglio gli esiti di questo esame eseguito sulla prostata. E quindi eseguire la biopsia solo sui pazienti che realmente ne hanno bisogno. E’ questo lo scopo dello studio prospettico che ha da poco ottenuto il via libera da parte del comitato etico dell’IRCCS AOU Policlinico Sant’Orsola (tra le strutture di eccellenza per l’urologia) e che mira ad ottimizzare le diagnosi di tumore alla prostata.
Comprendere i risultati della risonanza: un compito non sempre facile
Quando si parla di tumore alla prostata – in assoluto in più diffuso nella popolazione maschile, e il quarto tra tutti i tumori diagnosticati in Italia, con circa 41 mila casi per il 2023 – è facile collegare la patologia al test del PSA. Eppure, negli ultimi anni è diventato sempre più chiaro come il test per l’antigene prostatico specifico (PSA) non possa considerarsi un marcatore di malattia specifico, e che – da solo – non sia sufficiente a indirizzare o meno un paziente alla biopsia.
Ad aiutare i medici a capire quando fare o meno la biopsia sono piuttosto gli esiti della risonanza magnetica multiparametrica, che consente di capire quali lesioni possono considerarsi benigne e quali a rischio. Risultati non sempre chiari, come ha ricordato Caterina Gaudiano, specialista della Radiologia addomino-pelvica diagnostica e interventistica dell’IRCCS Policlinico di Sant’Orsola. “A volte l’operatore umano non riesce a classificarle come benigne o maligne e così si rimane nella zona grigia delle lesioni indeterminate. Per questo motivo stiamo sfruttando l’intelligenza artificiale per superare i limiti dell’analisi visiva”. Che si focalizza sull’analisi delle informazioni che sfuggono ai medici, prosegue: “L’occhio umano può valutare la dimensione, la forma e i contorni di una massa neoplastica, ma le scale di grigio dell’immagine contengono informazioni più dettagliate che possono essere estratte e analizzate solo da opportuni algoritmi. Diciamo, per semplificare, che l’occhio umano arriva fino a un certo punto: con questo software proviamo a capire le caratteristiche interne della lesione che sono custodite nei pixel dell’immagine”.
L’intelligenza artificiale a sostegno dei radiologi
Il software esiste già e per ora è stato messo alla prova su 133 pazienti e 155 lesioni indeterminate e sottoposte a biopsia. Le lesioni indeterminate sono quelle equivalenti a quelle di grado 3 nel PI-RADS score, che ha una scala da 1 a 5, con i valori 1 e 5 rispettivamente come quelli in cui il cancro è altamente improbabile o altamente probabile, e in cui il valore 3 è appunto ritenuto “equivocabile”. Sono soprattutto queste quelle in cui, spiegano i ricercatori dalle pagine di pagine di Cancers, dove illustrano le promesse del sistema, la biopsia potrebbe rivelarsi non necessaria.
I dati raccolti finora hanno mostrato una buona predittività del sistema, capace di riconoscere correttamente i positivi e i negativi rispettivamente nell’82% dei casi e nel 76%. “Il nostro studio – scrivono Gaudiano e colleghi – rappresenta una prova dei determinanti contributi che possono arrivare dall’analisi di machine learning delle immagini di risonanza magnetica multiparametrica per migliorare la capacità diagnostica delle immagini radiologiche, con sistemi non invasivi e che possono essere utilizzati precocemente”. L’analisi su più pazienti, provenienti da più centri, effettuata con diverse macchine, e prospettica, aiuterà a capire meglio il ruolo che l’intelligenza artificiale può avere a sostegno della diagnosi di tumore della prostata.
www.repubblica.it 2024-05-10 13:03:56