Pillole di Intelligenza Artificiale | Intelligenza Artificiale nelle applicazioni cliniche per il cancro del polmone: diagnosi, trattamento e prognosi

Artificial Intelligence in clinical applications for lung cancer: diagnosis, treatment and prognosis

IT: Intelligenza Artificiale nelle applicazioni cliniche per il cancro del polmone: diagnosi, trattamento e prognosi

Il cancro ai polmoni è uno dei tumori maligni più comuni e letali: la sopravvivenza a 5 anni dalla diagnosi è bassa (10-20%) perché la maggior parte dei casi viene diagnosticata in stadi avanzati, limitando le opzioni di trattamento.

Le attuali tecniche diagnostiche come la tomografia computerizzata e la biopsia presentano limiti: la TC può portare a diagnosi errate e la biopsia è invasiva. Anche i biomarcatori non invasivi non sono ancora abbastanza affidabili.

L’intelligenza Artificiale (IA) offre nuove prospettive per migliorare la diagnosi, il trattamento e la prognosi del cancro ai polmoni. Le tecnologie IA comprendono quattro moduli principali:

• elaborazione del linguaggio naturale
• riconoscimento delle immagini
• interazione uomo-computer
• apprendimento automatico.

Gli algoritmi di apprendimento automatico, come il deep learning e le reti neurali, hanno già mostrato valore clinico nel migliorare l’accuratezza diagnostica e il trattamento personalizzato del cancro ai polmoni.

Un problema comune nelle fasi iniziali del cancro ai polmoni è la presenza di noduli polmonari, che possono essere difficili da identificare con la sola tomografia computerizzata. L’IA può analizzare queste immagini in modo più preciso e rapido, migliorando lo screening del cancro ai polmoni: i sistemi di IA, infatti, riescono a riconoscere i noduli maligni con maggiore precisione, supportando i medici nella diagnosi precoce.

Oltre a rilevare i tumori, l’IA può essere utilizzata per la stadiazione del cancro, migliorandone l’accuratezza rispetto ai metodi tradizionali come la PET/CT. In campo patologico, l’IA aiuta anche a classificare in modo più preciso i diversi tipi di cancro ai polmoni, riducendo il rischio di errori nelle diagnosi manuali. L’IA analizza le immagini dei tessuti polmonari per distinguere tra vari tipi di cancro con maggiore precisione rispetto ai metodi tradizionali. Inoltre, può identificare mutazioni genetiche legate al cancro, aiutando a prevedere la progressione della malattia e la risposta ai trattamenti.

La diagnosi del cancro ai polmoni si basa spesso su marcatori tumorali, ma questi non sono sempre precisi. L’IA può analizzare una grande quantità di dati complessi, combinando vari marcatori e altri indici di laboratorio per migliorare l’accuratezza della diagnosi, rendendo lo screening più affidabile. Inoltre l’IA può aiutare i medici a scegliere il miglior tipo di intervento chirurgico per i pazienti e migliorare l’efficienza della sala operatoria, gestendo parametri come illuminazione e temperatura per ridurre i tempi degli interventi.

L’IA è utilizzata anche per scegliere i farmaci più adatti per la cura del cancro ai polmoni, soprattutto nella chemioterapia e nell’immunoterapia: analizzando le caratteristiche del tumore e del sistema immunitario, l’IA può aiutare a personalizzare i trattamenti, rendendoli più efficaci.

L’impiego di algoritmi avanzati consente di analizzare e classificare l’importanza delle variabili cliniche, dando vita a modelli predittivi che offrono previsioni personalizzate su mortalità e stime di sopravvivenza dei pazienti. Questi strumenti si rivelano preziosi per i medici, facilitando la valutazione delle opzioni terapeutiche e il supporto ai pazienti.

 

Per leggere e scaricare l’articolo scientifico completo:

🔗 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35771735/

 

Fonte: Pei Q, Luo Y, Chen Y, Li J, Xie D, Ye T. Artificial intelligence in clinical applications for lung cancer: diagnosis, treatment and prognosis. Clin Chem Lab Med. 2022 Jun 30;60(12):1974-1983. doi: 10.1515/cclm-2022-0291. PMID: 35771735.