{"id":37588,"date":"2020-06-23T12:58:23","date_gmt":"2020-06-23T12:58:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hunimed.eu\/news\/intelligenza-artificiale-e-tumore-al-polmone-gli-algoritmi-possono-facilitare-lo-screening-e-la-diagnosi\/"},"modified":"2020-06-23T12:58:23","modified_gmt":"2020-06-23T12:58:23","slug":"intelligenza-artificiale-e-tumore-al-polmone-gli-algoritmi-possono-facilitare-lo-screening-e-la-diagnosi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hunimed.eu\/it\/news\/intelligenza-artificiale-e-tumore-al-polmone-gli-algoritmi-possono-facilitare-lo-screening-e-la-diagnosi\/","title":{"rendered":"Intelligenza artificiale e tumore al polmone: gli algoritmi possono facilitare lo screening e la diagnosi?"},"content":{"rendered":"

Sfruttare le potenzialit\u00e0 dell’intelligenza artificiale per migliorare lo screening e la diagnosi del tumore al polmone. \u00c8 quanto prevedono gli studi condotti dal Dipartimento di diagnostica per immagini di Humanitas e dal Dipartimento di Scienze Biomediche di Humanitas University, sotto la direzione del Prof. Arturo Chiti<\/strong>, Responsabile dell’Unit\u00e0 Operativa di Medicina nucleare.<\/p>\n

L’intelligenza artificiale pu\u00f2 aiutare a individuare la presenza di un tumore al polmone e comprenderne la natura?<\/strong><\/p>\n

\u00c8 possibile sfruttare i sistemi di intelligenza artificiale per elaborare i risultati della diagnostica per immagini e incrociarli con altri dati. L’interrogativo alla base dei nostri studi \u00e8 se esista una correlazione tra genetica del tumore e immagini di TAC e PET, che permetta di capire se il tumore \u00e8 pi\u00f9 o meno aggressivo e se mostra anomalie o variazioni genetiche. Con un primo studio abbiamo messo a punto un’analisi che, sfruttando gli algoritmi, dimostra la correlazione tra alcune di queste variabili.<\/p>\n

Quali dati vengono incrociati?<\/strong><\/p>\n

Lavoriamo con le immagini di TAC e PET incrociandoli con i dati emersi dalle analisi del sangue. Oggi, nella pratica clinica, si sfrutta la diagnostica per immagini per individuare la possibile presenza di alterazioni, poi viene fatta una biopsia e si analizza il tessuto, quindi si decide la terapia in base all’estensione e all’aggressivit\u00e0 del tumore. In futuro potremo invece utilizzare le immagini e i dati ottenuti da un prelievo ematico, correlarli attraverso un algoritmo di intelligenza artificiale, e impostare la terapia sulla base dei risultati. \u00c8 quella che definiamo una ‘biopsia per immagini’.<\/p>\n

Quanto \u00e8 durato lo studio e quante immagini \u00e8 necessario analizzare per \u201caddestrare\u201d l’algoritmo?<\/strong><\/p>\n

Il primo progetto \u00e8 durato tre anni e si \u00e8 concluso nel dicembre del 2019. Il secondo, basato sul concetto di ‘biopsia per immagini’ \u00e8 partito da poco, avremo i risultati nei prossimi anni. Per un’analisi corretta bisogna sottoporre alla macchina centinaia di immagini. Abbiamo sperimentato un modello su un numero pi\u00f9 limitato di pazienti, i risultati sono incoraggianti.<\/p>\n

\u00c8 gi\u00e0 possibile utilizzare algoritmi per identificare eventuali lesioni al polmone in una fase di screening?<\/strong><\/p>\n

S\u00ec, abbiamo creato un algoritmo di intelligenza artificiale che \u201clegge\u201d le immagini Tac dei pazienti che vengono a fare lo screening per il tumore del polmone. Anche questo \u00e8 un progetto che abbiamo portato a termine e che speriamo di introdurre nella pratica clinica nel prossimo futuro. La macchina legge le immagini e individua i possibili noduli. \u00c8 addestrata per essere molto sensibile e segnalare tutto ci\u00f2 che potrebbe costituire un’alterazione sospetta. Sar\u00e0 poi il radiologo a visionare le immagini selezionate e stabilire di cosa si tratta.<\/p>\n

Cosa prevede il nuovo progetto sulla ‘biopsia per immagini’?<\/strong><\/p>\n

Questo progetto prevede la integrazione di dati provenienti dalle immagini TAC e PET, dal DNA circolante e dalle cartelle cliniche, per identificare la terapia migliore da offrire ai pazienti affetti da tumore del polmone. La integrazione dei dati sar\u00e0 fatta grazie ad algoritmi di intelligenza artificiale sviluppati da Humanitas, che consentiranno di dividere i pazienti in gruppi, a seconda delle caratteristiche della malattia. Questo permetter\u00e0 di scegliere le terapie maggiormente efficaci.<\/p>\n

Partendo dai risultati del primo studio, abbiamo avviato un secondo\u00a0 progetto che ha come obiettivo la ricerca di fattori prognostici, sempre sul tumore al polmone. L’ambizione \u00e8 sviluppare un software con intelligenza artificiale che dica non solo se ci sono lesioni, ma anche di che natura esse siano. Incrociando le informazioni sulla natura delle lesioni polmonari viste nelle immagini con i dati ricavati da un prelievo di sangue, in cui cerchiamo il Dna che il tumore rilascia, l’algoritmo permette di inserire i pazienti in una classe di rischio, riuscendo cos\u00ec a personalizzare la terapia.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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