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Nuovi loci genetici legati ai nei ampliano le basi biologiche del rischio melanoma
Una metanalisi pubblicata su Nature Communications nel 2026 ha identificato 29 loci genetici associati al numero di nei, offrendo una visione più […]
Diagnosi dei tumori cutanei: l’IA supera l’occhio clinico nell’analisi dermoscopica
L’algoritmo supera lo specialista nella diagnosi delle lesioni sospette, in particolare per il melanoma. L’interpretazione delle immagini dermoscopiche affidata all’intelligenza artificiale garantisce infatti prestazioni diagnostiche superiori rispetto alla sola valutazione visiva di medici ed esperti nella rilevazione dei tumori cutanei maligni. È la conclusione a cui giunge un’ampia revisione sistematica con meta-analisi pubblicata su Journal of Plastic, Reconstructive & Aesthetic Surgery, che ha passato in rassegna 208 studi focalizzati su accuratezza, sensibilità e specificità delle principali metodiche diagnostiche non invasive.
Nell’analisi delle immagini dermoscopiche, l’algoritmo ha mostrato una capacità decisamente superiore nell’individuare i melanomi rispetto all’occhio umano. La sensibilità dell’IA ha infatti raggiunto un valore pari a 0,869, superando in modo statisticamente significativo sia la valutazione clinico-dermoscopica globale (0,802) sia il giudizio degli specialisti esperti (0,819). Il vantaggio della tecnologia resta evidente anche di fronte alla diagnosi generica di tumore maligno, dove l’IA registra una sensibilità di 0,837 contro il 0,744 degli specialisti, e nel riconoscimento del carcinoma basocellulare, dove si attesta su un valore di 0,891. Parallelamente, il lavoro ha confermato l’elevato valore diagnostico della microscopia confocale a riflettanza (RCM), una tecnica di imaging non invasiva ad alta risoluzione: da sola, la RCM garantisce una sensibilità di 0,911 per il carcinoma basocellulare. Quando viene abbinata all’esame dermoscopico, la sensibilità sale ulteriormente, toccando quota 0,948 per i tumori maligni in generale e 0,931 per il melanoma. Nonostante i risultati positivi, gli autori invitano a valutare con prudenza l’applicazione pratica. Se per il melanoma la maggiore efficacia dell’algoritmo è evidente, la sua utilità per la diagnosi specifica di carcinomi basocellulari e spinocellulari resta ancora da chiarire rispetto all’esame clinico associato alla dermoscopia. Quanto alla microscopia confocale, l’impiego diffuso incontra tuttora diversi ostacoli: i costi alti delle apparecchiature, le ridotte dimensioni dei campionali analizzati negli studi e la necessità di un’elevata specializzazione del personale.
In prospettiva, l’integrazione di questi tool digitali promette di ottimizzare l’organizzazione delle cure. Impiegata come supporto al processo decisionale – in particolare nell’assistenza primaria e nei servizi di teledermatologia – l’intelligenza artificiale potrebbe velocizzare la classificazione delle lesioni dubbie, evitare gli invii inappropriati ai centri di secondo livello e alleggerire la pressione sulle strutture specialistiche
Fonte: Journal of plastic, reconstructive & aesthetic surgery : JPRAS, 2026
https://www.jprasurg.com/article/S1748-6815(26)00377-3/fulltext
