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Le 3 tecnologie non invasive per la diagnosi del cSCC
In Germania, un gruppo di ricercatori ha esaminato l’efficacia di diverse tecnologie non invasive nella diagnosi del carcinoma cutaneo a cellule squamose (cSCC). Gli esperti hanno condotto una revisione sistematica e una meta-analisi di 7 studi, coinvolgendo un totale di 1144 pazienti e considerando 224 lesioni di cSCC. I risultati, pubblicati su JID innovations nel 2024, evidenziano un’alta sensibilità per l’ecografia ad alta frequenza, con valori pari al 92% (intervallo di confidenza del 95% = 86,6-96,4%). Anche la tomografia a coerenza ottica ha mostrato risultati incoraggianti, con una sensibilità del 75% (CI = 65,7-86,2%), mentre la microscopia confocale a riflessione ha registrato una sensibilità del 63% (CI = 51,3-69,1%). La specificità, d’altra parte, è stata altrettanto significativa: rispettivamente dell’88% per l’ecografia, del 95% per la tomografia a coerenza ottica e del 96% per la microscopia confocale.
Tuttavia, è importante notare che l’expertise del medico gioca un ruolo cruciale nella diagnosi. La capacità di interpretare le informazioni ottenute da queste tecnologie è fondamentale, soprattutto in un contesto in cui i criteri diagnostici standardizzati possono risultare insufficienti. La formazione continua e l’esperienza clinica rimangono elementi chiave per ottimizzare l’uso di queste nuove tecnologie. Inoltre, è emersa una limitata applicazione del deep learning nella diagnosi del cSCC. L’integrazione di tecniche di intelligenza artificiale rappresenta un campo promettente per il futuro, con potenziale per migliorare ulteriormente l’accuratezza diagnostica.
In conclusione, le tecnologie non invasive offrono un’alternativa valida alle tradizionali biopsie, con un potenziale significativo per migliorare la diagnosi precoce del carcinoma cutaneo a cellule squamose. La combinazione di queste tecnologie con la competenza medica potrebbe portare a un approccio diagnostico più efficace e meno invasivo.
JID innovations : skin science from molecules to population health, 4(6), 100303.
https://doi.org/10.1016/j.xjidi.2024.100303
