Noduli polmonari, diagnosi con l'Intelligenza Artificiale

Rilevamento più facile grazie a un algoritmo

Un team di scienziati del Seoul National University Hospital ha pubblicato su Radiology i risultati di una sperimentazione volta ad appurare l'efficacia di un modello di Intelligenza Artificiale per la diagnosi dei noduli polmonari.
«I noduli polmonari, formazioni di frequente riscontro originate tipicamente da precedenti infezioni polmonari, possono in rari casi essere un indizio di cancro ai polmoni», spiega Jin Mo Goo. «Nonostante molti studi ne suggeriscano l'utilità, la scansione radiografica computer assistita basata sull'AI non è ancora utilizzata su larga scala».
Sono stati analizzati i dati di 10.476 pazienti con età media di 59 anni sottoposti a radiografia al torace fra il giugno del 2020 e il dicembre del 2021. I soggetti hanno completato un questionario sulla salute auto-riferito che conteneva domande su caratteristiche di base come età, genere, abitudine al fumo e storia precedente di cancro ai polmoni.
«I pazienti sono poi stati randomizzati in due gruppi: AI o non AI. Nel primo le radiografie digitali sono state analizzate da radiologi con l'aiuto dell'AI, mentre nell'altro l'interpretazione è avvenuta nel modo consueto», riprende Goo, precisando che nel 2% dei partecipanti sono stati identificati noduli polmonari.
Il tasso di rilevamento è stato quindi dello 0,59% nel gruppo AI e dello 0,25% in quello senza. «Sebbene l'età avanzata e una storia pregressa di cancro ai polmoni o tubercolosi fossero associate a segnalazioni positive, né queste né le altre caratteristiche di salute hanno influenzato l'efficacia dell'AI», si legge nell'articolo.
Secondo i ricercatori, quindi, l'Intelligenza Artificiale potrebbe funzionare anche in presenza di patologie polmonari preesistenti o in pazienti già operati.
«Questi risultati suggeriscono che l'AI potrebbe davvero migliorare l'interpretazione della radiografia del torace, contribuendo a identificare il cancro ai polmoni in modo più efficace e in fase precoce», afferma Goo.

Fonte: Radiology 2023. Doi: 10.1148/radiol.221894
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