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MicroRNA: nuovo potenziale strumento per la diagnosi precoce e la cura del cancro del polmone
Nonostante i metodi diagnostici innovativi, e i numerosi studi clinici volti a migliorare la terapia, negli ultimi decenni non si […]
Impatto dell’AI nel settore dello screening per il cancro del polmone
Il cancro del polmone è associato a uno dei più alti tassi di morbilità e mortalità tra tutte le forme di tumore maligno perché nella maggior parte dei casi la diagnosi viene posta negli stadi avanzati della malattia quando le opzioni terapeutiche sono limitate e la prospettiva di sopravvivenza dei pazienti è notevolmente ridotta.
L’obiettivo fondamentale dello screening del cancro del polmone è individuare le neoplasie maligne in fase iniziale quando le possibilità di trattamento efficace sono più alte e i risultati per i pazienti possono migliorare in modo significativo. In questo contesto, l’intelligenza artificiale (AI) svolge un ruolo cruciale, spingendo costantemente verso l’innovazione e l’ottimizzazione delle cure.
L’AI può intervenire in ogni fase del processo di screening del cancro del polmone cominciando dall’acquisizione delle immagini tramite la tomografia computerizzata a basso dosaggio. L’AI offre infatti la possibilità di ridurre ulteriormente la dose di radiazioni, garantendo comunque una qualità ottimale dei risultati. In aggiunta, contribuisce anche alla stratificazione del rischio dei pazienti in modo più preciso attraverso la raccolta e l’analisi di enormi quantità di dati clinici e di imaging.
Nella fase di interpretazione delle immagini, i sistemi di rilevamento assistito da computer (CAD) giocano un ruolo di primo piano perché possono identificare automaticamente i noduli polmonari con una sensibilità elevata, riducendo il tempo necessario per l’interpretazione del quadro radiologico.
Inoltre, una volta individuata una massa polmonare sospetta, è fondamentale determinare se sia benigna o maligna e l’intelligenza artificiale offre due approcci principali. Il primo riguarda la segmentazione automatica alla quale fa seguito la valutazione delle dimensioni, del volume e delle caratteristiche densitometriche del nodulo. Il secondo va anche oltre, combinando la segmentazione con l’estrazione di caratteristiche radiomiche per una caratterizzazione completa della lesione, in pratica, una “biopsia virtuale”.
In conclusione, l’AI rappresenta una risorsa fondamentale nella lotta contro le neoplasie polmonari maligne migliorando la precisione della diagnosi e aprendo nuove strade per una gestione più efficace dei pazienti.
Cancers (Basel). 2023
https://www.mdpi.com/2072-6694/15/17/4344
