DIAGNOSI AUTOMATIZZATE: DALLA COVID-19 AI TUMORI AL SENO

Dal blog info@scienzainrete.it

Due settimane fa un gruppo di ricercatori cinesi ha pubblicato sulla rivista Nature Communications uno studio in cui mostra le performance di un sistema di intelligenza artificiale nel diagnosticare la COVID-19 a partire dalle immagini di tomografia computerizzata dei polmoni, distinguendola da altre tre patologie: le polmoniti causate dall’influenza stagionale, le polmoniti non virali e altri tipi di lesioni diverse dalle polmoniti. Si tratta solo dell’ultimo di una serie di sistemi di intelligenza artificiale messi a punto negli ultimi mesi per diagnosticare la COVID-19, che potrebbero diventare utili se i sistemi sanitari sottoposti a pressione esagerata non fossero più in grado di effettuare tempestivamente i test molecolari (quelli che cercano tracce dell’RNA virale nei campioni prelevati tramite tampone naso-faringeo). Questi sistemi di lettura automatizzata potrebbero poi essere modificati per funzionare anche su radiografie polmonari, un metodo diagnostico facilmente disponibile anche nei Paesi meno sviluppati.

Non solo. Potrebbero servire anche a individuare con un po’ di anticipo i pazienti che andranno incontro a un decorso più severo e che necessiteranno di essere intubati, permettendo così agli ospedali di gestire meglio le loro risorse. A fine settembre uno di questi sistemi, sviluppato dalla società Dascena di San Francisco, ha ottenuto l’approvazione per uso in caso di emergenza da parte della Food and Drug Administration, l’agenzia del farmaco statunitense.

I sistemi di intelligenza artificiale per la diagnosi e il triage dei casi di COVID-19 sono solo gli ultimi esempi di una serie di algoritmi di machine learning che hanno trovato numerose applicazioni nelle attività di diagnostica per immagini, a cominciare dalla diagnosi dei tumori. Analizzare immagini mammografiche o biopsie di diversi tipi di tessuto alla ricerca di formazioni cellulari anomale o veri e propri tumori si è dimostrato un compito particolarmente facile per questo tipo di algoritmi, che spesso hanno superato in bravura radiologi e patologi con anni di esperienza. Il caso più studiato è sicuramente quello del tumore al seno, ma sono stati ottenuti risultati importanti anche per i tumori del polmone e della pelle.

L’obiettivo è classificare l’immagine diagnostica in un numero finito di categorie. Nei casi semplici sarà sufficiente discriminare fra solo due gruppi, sano o malato, in quelli più complessi bisognerà considerare diversi tipi di anomalie, da quelle benigne a quelle più aggressive. Il successo dell’intelligenza artificiale è arrivato proprio con lo sviluppo di algoritmi particolarmente capaci in questa attività di classificazione delle immagini. Continua a leggere su Scienza in rete

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