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 Novak, Niloufar Zarinabad, Heather Rose, Theodoros Arvanitis, Lesley MacPherson, Benjamin Pinkey, Adam Oates, Patrick Hales, Richard Grundy, Dorothee Auer, Daniel Rodriguez Gutierrez, Tim Jaspan, Shivaram Avula, Laurence Abernethy, Ramneek Kaur, Darren Hargrave, Dipayan Mitra, Simon Bailey, Nigel Davies, Christopher 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

L'articolo L’AI permette la diagnosi non invasiva dei tumori cerebrali pediatrici proviene da Osservatorio C Quadra.

Innanzitutto è indolore: Judit Giró Benet evidenzia infatti che tra le prerogative alla base della realizzazione del progetto, vi è proprio la scoperta di uno studio dal quale emergeva che circa la metà delle donne che non effettuano controlli per il tumore al seno, riportano quale principale motivazione il fastidioso dolore dell’esame mammografico.

In secondo luogo non è irradiante: l’esposizione annuale a radiazioni, è essa stessa causa di tumore.

È accurato: Benet, evidenzia come il 93,5% delle diagnosi di tumore al seno sono dei falsi allarmi (Dato Dipartimento Catalano della Salute).

In ultimo, ma non meno importanti: è low cost ed effettuabile a domicilio, rapidamente, con rilevanti effetti anche sulla riduzione dell’ansia. Niente lunghe liste d’attesa per effettuare l’esame e niente stressanti ed insostenibili attese per la diagnosi.

Come funziona? Basta introdurre un campione di urina all’interno della Blue Box. L’algoritmo basato sull’intelligenza artificiale, reagisce a specifiche sostanze contenute nelle urine (metaboliti) con un tasso di classificazione >95%.

Il primo step è creare un’utenza sulla Blue App. Si può procedere poi alla raccolta di un campione di urine da posizionare nella Blue Box. Premendo poi il tasto “Start” presente all’interno dell’App, verranno attivati 6 sensori chimici, che reagiranno a determinati biomarcatori. La reazione verrà poi inviata al Cloud di The Blue Box che darà avvio all’algoritmo AI. Successivamente, si riceverà la diagnosi, direttamente nell’App installata sul proprio cellulare.

Il percorso che ha portato alla realizzazione della Blue Box, parte nel 2017, quando Judit Giró Benet ha realizzato la sua tesi di laurea in Ingegneria Biomedica. E se il primo prototipo spagnolo costava 30€, è con il secondo prototipo, sviluppato da Benet ad Irvine, presso l’Università della California, che si è vista l’introduzione dell’Intelligenza Artificiale e il rafforzamento dell’obiettivo di distribuirlo a quante più donne, nel mondo.

Per il futuro, Benet intende innanzitutto brevettare la tecnologia di Blue Box e in secondo luogo, testarla su un maggior numero di pazienti.

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