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Cancro della testa e del collo: uso della radiomica basata sull’AI
La radiomica è un settore in rapida crescita utilizzato per sfruttare le immagini radiologiche mediche estraendo caratteristiche quantitative. Queste dovrebbero caratterizzare il fenotipo di un paziente e, se combinate con tecniche di intelligenza artificiale (AI), potrebbero migliorare l’accuratezza dei modelli diagnostici e la previsione dell’esito clinico.
Un gruppo di ricercatori ha svolto un’indagine con lo scopo di esaminare le aree di applicazione della radiomica basata sull’AI per la gestione del cancro della testa e del collo (HNC). Il team ha anche valutato il flusso di lavoro della radiomica basata sull’AI per l’oncologia personalizzata e di precisione nell’HNC, le attuali sfide nell’ambito dell’oncologia clinica quotidiana e le possibili soluzioni.
Sono stati esplorati attentamente i database elettronici PubMed, Medline tramite Ovid, Scopus, Web of Science, CINAHL e Cochrane Library seguendo le linee guida Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis (PRISMA). La qualità degli studi inclusi e il rischio di bias sono stati valutati utilizzando Transparent Reporting of a Multivariable Prediction Model for Individual Prognosis or Diagnosis (TRIPOD) e Prediction Model Risk of Bias Assessment Tool (PROBAST).
Dei 659 documenti inizialmente identificati, gli esperti hanno selezionato alla fine 45 lavori che soddisfacevano i criteri di inclusione. È emerso che l’applicazione del modello radiomico basato sull’AI, come strumento ausiliario per migliorare il processo decisionale nella gestione dell’HNC, include la diagnosi, inclusa la stadiazione del tumore, e la prognosi, compresa la risposta al trattamento, la recidiva, le metastasi e la sopravvivenza. Considerando la variabilità altamente soggettiva che è peculiare dell’interpretazione delle immagini mediche anche da parte di medici esperti, la radiomica basata sull’AI cerca di offrire informazioni quantitative potenzialmente utili che non sono visibili all’occhio umano o che involontariamente vengono spesso ignorate durante la pratica di imaging clinico. Gli Autori concludono che questa tecnica ha il potenziale per rivoluzionare l’oncologia HNC fornendo una piattaforma per cure più personalizzate, di qualità superiore e più convenienti per i pazienti HNC.
Fonte: Int J Med Inform. 2024
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1386505624001278?via%3Dihub
