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IA al servizio della dermatologia: inclusività e diagnosi precoce
L’Intelligenza Artificiale (IA) sta trasformando la diagnosi dei tumori della pelle, aprendo nuove prospettive per una rilevazione precoce. Tuttavia, la diversità delle tonalità della pelle presenta sfide cruciali da affrontare. Nei tumori della pelle, le disparità nella diagnosi sono evidenti: le persone con tonalità della pelle diverse da quella bianca spesso ricevono diagnosi tardive, con prognosi meno favorevoli.
Un team di ricercatori nel Queensland in Australia ha di recente esaminato l’uso dell’IA per la classificazione delle lesioni cutanee pigmentate in popolazioni con tonalità della pelle diverse. I risultati, pubblicati sulla rivista Dermatology nel 2023, sebbene mostrino promettenti livelli di accuratezza, presentano anche significative carenze nei dati rappresentativi. Tra i 22 articoli oggetto dell’analisi, la maggior parte era basata su set di dati di addestramento provenienti principalmente da popolazioni cinesi (7/22), coreane (5/22) e giapponesi (3/22). Inoltre, solo sette studi hanno adottato dati maggiormente diversificati, che comprendevano immagini appartenenti al Fitzpatrick skin type I-III, insieme a una quota minima del 10% di immagini di afroamericani, nativi americani, abitanti delle isole del Pacifico o Fitzpatrick IV-VI. Per quanto riguarda i modelli di IA con esiti binari (per esempio, benigno vs maligno), questi hanno mostrato un’accuratezza variabile, che andava dal 70% al 99,7%. In contrasto, l’accuratezza dei modelli di IA con esiti multiclasse (per esempio, diagnosi specifica della lesione) è stata inferiore, con valori che oscillavano tra il 43% e il 93%.
Per rendere l’IA un alleato efficace nella diagnosi dermatologica per tutte le comunità, è essenziale affrontare queste sfide. L’IA ha il potenziale per rivoluzionare la diagnosi dei tumori della pelle, ma solo se applicata in modo equo e rappresentativo. Pertanto, la comunità medica deve lavorare insieme per garantire che queste tecnologie siano accessibili ed efficaci per tutti i pazienti, indipendentemente dalla loro tonalità della pelle.
Fonte: Dermatology
https://karger.com/drm/article/239/4/499/836787/Artificial-Intelligence-for-the-Classification-of
