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L’epidemiologia del carcinoma polmonare nei non fumatori è in aumento, rendendo sempre più rilevante l’identificazione di fattori di rischio diversi […]
IA e tumore al polmone: nuove prospettive nella prognosi del NSCLC
L’intelligenza artificiale sta aprendo nuove prospettive nella prognosi oncologica. Secondo una revisione sistematica statunitense pubblicata nel 2026 su American Journal of Clinical Oncology, gli algoritmi di IA possono raggiungere prestazioni pari o superiori, in specifici contesti, rispetto ai sistemi clinici tradizionali, come la stadiazione TNM, nella previsione dell’evoluzione del tumore del polmone non a piccole cellule (NSCLC).
Il dato emerge da un’analisi su oltre 3.800 studi iniziali, di cui 309 selezionati per valutare l’efficacia dell’IA nell’integrare variabili eterogenee, dai dati genetici all’imaging avanzato (TC, PET e RM).
La revisione ha esaminato pazienti sottoposti a chirurgia, immunoterapia e radioterapia, evidenziando come gli algoritmi siano in grado di identificare pattern clinici complessi, spesso non immediatamente rilevabili con gli strumenti tradizionali. In questo scenario, il Deep Learning (DL) mostra prestazioni superiori in diversi studi rispetto al Machine Learning tradizionale, grazie alla capacità di analizzare grandi quantità di dati in modo stratificato.
L’integrazione di questi strumenti può contribuire allo sviluppo di approcci di medicina di precisione, supportando il processo decisionale clinico. Tuttavia, gli autori sottolineano la necessità di ulteriori validazioni attraverso studi clinici ben progettati prima di una piena integrazione nella pratica clinica.
Fonte: American journal of clinical oncology, 2026
