Pillole di Intelligenza Artificiale | L’Intelligenza Artificiale nella diagnosi e terapia del cancro: prospettive attuali

Artificial Intelligence in cancer diagnostics and therapy: current perspectives

IT: L’Intelligenza Artificiale nella diagnosi e terapia del cancro: prospettive attuali

L’espressione Intelligenza Artificiale è stata coniata nel 1956 da John McCarthy. Da allora, l’IA è cresciuta rapidamente, diventando una parte fondamentale della nostra vita quotidiana: l’Intelligenza Artificiale infatti agisce imitando il pensiero umano usando reti neurali e algoritmi avanzati che permettono alle macchine di apprendere, adattarsi e risolvere problemi in modo autonomo.

Il cancro rappresenta oggi una delle principali cause di morte a livello globale; tuttavia molte vite potrebbero essere salvate attraverso diagnosi tempestive. L’Intelligenza Artificiale può svolgere un ruolo cruciale in questo ambito, migliorando la precisione diagnostica, riducendo gli errori umani e abbassando i costi delle spese mediche. Inoltre può supportare la medicina personalizzata, che si basa sulle caratteristiche genetiche individuali dei pazienti, offrendo così trattamenti su misura e più efficaci.

L’utilizzo dell’IA in campo oncologico sta trasformando l’analisi delle immagini diagnostiche, migliorando la diagnosi e la personalizzazione dei trattamenti. Le tecniche di radiomica (una nuova disciplina che si occupa di estrapolare moltissime “caratteristiche” dalle immagini radiologiche che sono poi elaborate tramite opportuni metodi di analisi dati) estraggono automaticamente caratteristiche dalle immagini per prevedere l’andamento del tumore e la risposta alle terapie.

L’IA è destinata a essere impiegata per lo screening, la pianificazione del trattamento radioterapeutico, la predizione della risposta ai trattamenti e la radiogenomica. Nella diagnosi, l’IA automatizzerà la classificazione dei tumori, sarà in grado di identificare mutazioni genetiche e valuterà i margini chirurgici durante le operazioni.

L’IA aiuta anche a sviluppare e personalizzare trattamenti per il cancro, prevedendo come le cellule risponderanno ai farmaci e come il sistema immunitario reagirà alle terapie. Tuttavia, è da tenere in considerazione la complessità del rendere queste tecnologie utili e pratiche nella medicina quotidiana, a causa della complessità del corpo umano e dei limiti della tecnologia. Inoltre, nonostante le tantissime opportunità d’impiego dell’IA in campo oncologico, creare e mantenere modelli accurati e completi può risultare complesso e costoso.

L’integrazione dell’Intelligenza Artificiale nella medicina affronta diverse sfide complesse e multifattoriali: vi sono problemi in merito alla variabilità dei dati medici e la loro mancanza di condivisione, che complicano la creazione di modelli di IA affidabili. Inoltre, è necessaria una maggiore collaborazione tra clinici e Data Scientists, così come l’affrontare le questioni etiche e legali relative alla protezione delle informazioni sensibili. In aggiunta a ciò, le IA spesso funzionano come “scatole nere”, il che significa che è difficile comprendere il processo attraverso il quale arrivano alle loro conclusioni. Questo solleva preoccupazioni etiche e sottolinea la necessità di stabilire standard rigorosi per validare e garantire la trasparenza dei loro risultati.

Per leggere e scaricare l’articolo scientifico completo:

🔗 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34975094/

Fonte: Majumder A, Sen D. Artificial intelligence in cancer diagnostics and therapy: current perspectives. Indian J Cancer. 2021 Oct-Dec;58(4):481-492. doi: 10.4103/ijc.IJC_399_20. PMID: 34975094.

Fonte definizione di “radiomica”: https://www.cnr.it/it/news/9520/analisi-radiomica-in-campo-oncologico-un-nuovo-traguardo-della-diagnostica-per immagini#:~:text=La%20radiomica%20%C3%A8%20infatti%20una,opportuni%20metodi%20di%20analisi%20dati