Descritto un sistema in grado di differenziare il cancro dai tessuti sani 

L'intelligenza artificiale può accelerare la diagnosi di tumore. Questa settimana, su 'Nature Medicine', è descritto un sistema di intelligenza artificiale in grado di differenziare il cancro dai tessuti sani. Questo algoritmo, scrivono i ricercatori del Memorial Sloan Kettering Cancer Center di New York, potrebbe aiutare i patologi a escludere fino al 75% dei campioni di tessuto, mantenendo una sensibilità al 100%, accelerando così la diagnosi e la pratica clinica di routine nei centri oncologici.

L'uso di sistemi digitali progettati per migliorare la cura dei pazienti con un tumore è stato ostacolato in questi anni dalla mancanza di modelli dotati di accuratezza diagnostica clinica e dall'incapacità di far fronte al gran numero di casi che vengono abitualmente trattati nei centri oncologici. Thomas Fuchs e il suo team hanno analizzato un set di dati relativo a oltre 44.000 vetrini di più di 15.000 pazienti con diagnosi di carcinoma della prostata, della pelle e del seno. I ricercatori hanno messo a punto un modello di deep learning in grado di riconoscere le cellule tumorali nei preparati istologici senza bisogno di annotazioni manuali da parte di un patologo.

Così gli scienziati hanno scoperto che il modello di intelligenza artificiale poteva diagnosticare questi tipi di tumore con performance di livello clinico, anche quando erano presenti irregolarità nei campioni, come bolle d'aria o altro. Secondo il team, questo approccio potrebbe snellire il flusso di lavoro dei patologi, permettendo loro di concentrare gli sforzi sulla revisione di sezioni che contengono tessuto tumorale.