L’intelligenza artificiale è sempre più al servizio della sanità nella lotta contro il cancro. Lo studio condotto dall’Università di Birmingham in collaborazione con i ricercatori del WMG dell’Università di Warwick dimostra infatti come l’impiego di AI e tecniche avanzate di imaging possano sostituire efficientemente la biopsia nella diagnosi di tumori cerebrali infantili.

In passato ci siamo occupati di un tema analogo raccontando del dispositivo biomedicale realizzato dall’Università di Barcellona che sfruttando l’intelligenza artificiale è in grado di effettuare in modo efficace e delicato lo screening del tumore al seno.

Anche la recente ricerca, pubblicata su Scientific Reports, dimostra il potenziale della tecnologia AI nella diagnosi veloce e non invasiva dei tumori. Lo studio condotto si focalizza sul riconoscimento di tre tipi di tumore della fossa cranica posteriore.

Esempi di immagini a risonanza magnetica di pazienti pediatrici con tumore cerebrale

 

Attestandosi come principale causa di morte per cancro di bambini, l’individuazione celere e certa di queste tre tipologie di malattia appare fondamentale.

La cura dei minori necessita di particolare sensibilità e immediatezza nella gestione di patologie di tale gravità: la possibilità di analizzare le informazioni in modo rapido e indolore evitando la biopsia, così come la garanzia di un referto accurato e la prontezza di intervento adeguato, risultano cruciali.

“Abbiamo combinato l’imaging con l’intelligenza artificiale per fornire una diagnostica di alto livello che possa iniziare a dare alcune risposte”

Professor Andrew Peet, Università di Birmingham

La tecnica messa in atto dal team di ricerca prevede la combinazione di risonanza magnetica di diffusione, esame basato sull’analisi dei movimenti delle molecole d’acqua presenti in un tessuto, e machine learning. Con le scansioni e i dati generati viene estratta una sorta di mappa informativa sul tumore al cervello.

Le immagini, ricavati dalle attrezzature di 12 diversi ospedali e coinvolgendo ben 117 pazienti, sono state prima esaminate da personale medico specializzato e successivamente analizzate dagli algoritmi di AI.

In passato erano stati condotti studi analoghi, ma limitati a singoli centri specializzati: la recente ricerca dimostra invece che è possibile impiegare la tecnica innovativa in molteplici enti ospedalieri. In questo modo si può garantire l’ottimizzazione delle diagnosi di tumore al cervello per molti più piccoli pazienti e, di conseguenza, degli interventi adeguati in caso di malattia.

 

Per approfondire:
Jan NovakNiloufar ZarinabadHeather RoseTheodoros ArvanitisLesley MacPhersonBenjamin PinkeyAdam OatesPatrick HalesRichard GrundyDorothee AuerDaniel Rodriguez GutierrezTim JaspanShivaram AvulaLaurence AbernethyRamneek KaurDarren HargraveDipayan MitraSimon BaileyNigel DaviesChristopher Clark, Andrew Peet (2021), Classification of paediatric brain tumours by diffusion weighted imaging and machine learning, Scientific Reports volume 11, 2987 (2021), https://doi.org/10.1038/s41598-021-82214-3

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