Un nuovo studio ha dimostrato che un modello che utilizza l'intelligenza artificiale è in grado di rilevare se tutte le cellule cancerose sono state rimosse durante un intervento chirurgico per il cancro al seno
PUBBLICITÀRicercatori statunitensi affermano di aver sviluppato un nuovo modello di intelligenza artificiale in grado di prevedere se il tessuto canceroso è stato interamente rimosso durante gli interventi di tumore al seno.
Questo potrebbe aumentare le possibilità di rimuovere tutte le cellule tumorali ed evitare alle pazienti di sottoporsi a più interventi.
Un processo più rapido
Dopo che il chirurgo ha rimosso un tumore e una piccola quantità di tessuto sano intorno ad esso, il tessuto viene esaminato con una mammografia da specialisti.
Un patologo, nella fattispecie, valuterà se le cellule cancerose sono ancora presenti sul bordo del tessuto rimosso, per determinare se c'è la possibilità che il tessuto canceroso rimanga nel seno.
Ma gli esami del patologo possono richiedere sino a una settimana, secondo gli autori dello studio dell'Università del North Carolina.
"Alcuni tumori si possono sentire e vedere, ma non possiamo vedere le microscopiche cellule cancerose che possono essere presenti ai margini del tessuto rimosso, altri tumori sono completamente microscopici - ha detto l'autrice, Kristalyn Gallagher, professoressa associata all'Unc - questo strumento di intelligenza artificiale ci consentirebbe di analizzare con maggiore precisione i tumori rimossi chirurgicamente in tempo reale.
Ciò aumenterebbe la possibilità che tutte le cellule tumorali vengano rimosse durante l'intervento ed eviterebbe la necessità di riportare le pazienti in sala operatoria per un secondo o terzo intervento".
Il modello IA ha funzionato bene
Il modello di intelligenza artificiale dei ricercatori funziona grazie all'impostazione su una grande quantità di dati, in questo caso centinaia di immagini mammografiche e i relativi referti dei patologi.
Alla fine, il modello è stato in grado di distinguere i margini positivi da quelli negativi nelle immagini: si è rivelato efficiente quanto gli esseri umani, "se non migliore", hanno dichiarato i ricercatori.
I risultati sono stati pubblicati sulla rivista Annals of Surgical Oncology.
"È come mettere un ulteriore livello di supporto negli ospedali che forse non avrebbero questa competenza prontamente disponibile - ha detto Shawn Gomez, coautore e professore di Ingegneria biomedica e Farmacologia - invece di dover tirare a indovinare i chirurghi potrebbero avere il supporto di un modello addestrato su centinaia o migliaia di immagini ed ottenere un feedback immediato sul loro intervento per prendere una decisione più plausibile".
Secondo il Cancer Research UK, la maggior parte del trattamento del cancro al seno inizia con un intervento chirurgico.
Sono necessarie altre prove prima che il modello possa essere utilizzato "clinicamente", ma in seguito potrebbe essere utile per gli ospedali con meno risorse, hanno detto i ricercatori.