Clinica

dic302017

L'intelligenza artificiale può riconoscere il tumore nei linfonodi sentinella e aiutare i patologi

Alcuni algoritmi informatici sono stati in grado di rilevare la diffusione del tumore ai linfonodi nelle donne con cancro seno in maniera uguale o migliore rispetto ai patologi umani, secondo uno studio pubblicato su JAMA. «Usare gli algoritmi informatici per analizzare le immagini di vetrini potrebbe potenzialmente migliorare l'accuratezza e l'efficienza dei patologi» afferma Babak Ehteshami Bejnordi, del Radboud University Medical Center di Nijmegen, Paesi Bassi, autore principale dello studio. Alcuni ricercatori hanno partecipato a una sfida internazionale nel 2016 per produrre algoritmi computerizzati in grado di rilevare la diffusione del carcinoma mammario analizzando i vetrini dei tessuti dei linfonodi sentinella. La performance degli algoritmi è stata confrontata con le prestazioni di un panel di 11 patologi. Ebbene, alcuni algoritmi informatici sono risultati migliori nel rilevare la diffusione del cancro rispetto ai patologi in un esercizio che imitava il flusso di lavoro di routine del patologo, e ugualmente in grado di distinguere la presenza di malattia rispetto a patologi con ampio margine di tempo a disposizione.

Gli autori avvertono però che lo studio è stato limitato dal fatto che i vetrini su cui sono stati valutati algoritmi e patologi non sono comparabili alla complessità dei casi che i patologi incontrano nella pratica, e che sarà necessaria la valutazione in ambito clinico per determinare un eventuale vantaggio nell'utilizzo dell'intelligenza artificiale nella rilevazione del cancro. «L'intelligenza artificiale potrebbe essere proprio quello che la patologia stava aspettando. Nonostante richieda ancora una valutazione all'interno di un normale flusso di lavoro nel campo della patologia chirurgica, ha l'opportunità di assistere i patologi migliorando l'efficienza del loro lavoro e standardizzando la qualità. Come per la microscopia elettronica, l'immunoistochimica e la diagnostica molecolare, il rischio che i patologi vengano sostituiti è molto basso. Anche se il loro flusso di lavoro potrà cambiare, il contributo dei patologi all'assistenza ai pazienti continuerà a essere di importanza critica» scrive in un editoriale di accompagnamento Jeffrey Alan Golden, del Department of Pathology al Brigham and Women's Hospital di Boston.

JAMA. 2017. doi:10.1001/jama.2017.14585
https://jamanetwork.com/journals/jama/article-abstract/2665774?redirect=true

JAMA. 2017. doi:10.1001/jama.2017.14580
https://jamanetwork.com/journals/jama/article-abstract/2665757?redirect=true
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