IT   EN

Ultimi tweet

Intelligenza artificiale per lo screening del cancro del collo dell' utero

Un gruppo di ricerca guidato da investigatori del National Institutes of Health e Global Good ha sviluppato un algoritmo informatico in grado di analizzare le immagini digitali della cervice di una donna e identificare accuratamente i cambiamenti precancerosi che richiedono attenzione medica. 

Questo approccio dell'intelligenza artificiale (AI), chiamato valutazione visiva automatizzata, ha il potenziale di rivoluzionare lo screening del cancro cervicale, in particolare nelle impostazioni a basso contenuto di risorse.

Per sviluppare il metodo, i ricercatori hanno utilizzato set di dati completi per "addestrare" un algoritmo di apprendimento profondo, o macchina, per riconoscere i pattern in input visivi complessi, come le immagini mediche. L'approccio è stato creato in collaborazione dagli investigatori del National Cancer Institute (NCI) e Global Good , un fondo di Intellectual Ventures, e i risultati sono stati confermati indipendentemente dagli esperti della National Library of Medicine (NLM). I risultati sono stati pubblicati sul Journal of the National Cancer Institute il 10 gennaio 2019.  NCI e NLM fanno parte del NIH.

"I nostri risultati mostrano che un algoritmo di apprendimento approfondito può utilizzare le immagini raccolte durante lo screening sistematico del cancro cervicale, per identificare i cambiamenti precancerosi che, se non trattati, possono trasformarsi in cancro", ha detto Mark Schiffman, MD, MPH, della Divisione Epidemiologia e Genetica del Cancro di NCI e autore senior dello studio. "In effetti, l'analisi computerizzata delle immagini era migliore nell'individuare il precancro rispetto a un revisore esperto di Pap test al microscopio (citologia)."

"Il nuovo metodo ha il potenziale di essere di particolare valore in contesti con risorse limitate: gli operatori sanitari in tali contesti utilizzano attualmente un metodo di screening chiamato ispezione visiva con acido acetico (VIA). A causa della sua praticità e del basso costo, VIA è ampiamente usata dove non sono disponibili metodi di screening più avanzati, ma è impreciso e ha bisogno di miglioramenti.

Analogamente, la valutazione visiva automatizzata è facile da eseguire. Gli operatori sanitari possono utilizzare un telefono cellulare o un dispositivo simile per lo screening e il trattamento cervicale durante una singola visita. Inoltre, questo approccio può essere eseguito con un addestramento minimo, rendendolo ideale per i paesi con risorse limitate di assistenza sanitaria, dove il cancro del collo dell'utero è una delle principali cause di malattia e morte tra le donne.

Per creare l'algoritmo, il team di ricerca ha utilizzato oltre 60.000 immagini cervicali da un archivio NCI di foto raccolte durante uno studio di screening del cancro cervicale, condotto in Costa Rica negli anni '90. Più di 9.400 donne hanno partecipato a questo studio di popolazione, con un follow up che è durato fino a 18 anni. 

A causa della natura prospettica dello studio, i ricercatori hanno acquisito informazioni quasi complete su quali cambiamenti cervicali sono diventati precancerosi e quali no. Le foto sono state digitalizzate e quindi utilizzate per addestrare un algoritmo di deep learning in modo che potesse distinguere le condizioni cervicali, che richiedevano il trattamento da quelle che non lo richiedevano.

Commenta questo articolo:

*
Il tuo indirizzo email non sarà visibile agli altri utenti.
Il commento sarà pubblicato solo previa approvazione del webmaster.