Una nuova arma nella diagnosi del cancro: l’intelligenza artificiale

Un gruppo di ricercatori dell’Università di Stanford ha sviluppato un algoritmo per la diagnosi dei tumori della pelle, affidabile quanto un dermatologo.

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La diagnosi del cancro alla pelle potrebbe essere affidata a un algoritmo, in grado di riconoscere quali lesioni sono potenzialmente a rischio. Crediti immagine: Skincareaus, Wikimedia Commons

SALUTE – Abbiamo già parlato, in questo articolo, dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale a supporto della diagnosi precoce del morbo di Alzheimer e del cancro. Recentemente, i ricercatori del laboratorio di Intelligenza Artificiale dell’Università di Stanford hanno sviluppato un algoritmo di diagnosi del cancro alla pelle, pubblicando i risultati dello studio sulla rivista Nature.

Il cancro alla pelle è uno dei tipi di tumore più diffusi, e la probabilità di sopravvivere dipende molto dalla tempestività della diagnosi. La sopravvivenza a cinque anni dalla diagnosi per melanoma è del 99% in caso il tumore sia scoperto precocemente, mentre cala al 14% se il riconoscimento avviene troppo tardi. Questo tipo di tumore si può diagnosticare tramite un’ispezione visiva diretta: normalmente un dermatologo può, a occhio nudo o mediante un dermatoscopio, individuare eventuali lesioni sospette e, nell’eventualità, prescrivere una biopsia per determinarne con certezza la natura.

Spesso i pazienti sottovalutano l’importanza di un controllo regolare della pelle, e rischiano di non fare attenzione a lesioni potenzialmente riconducibili al cancro alla pelle. Inoltre il costo della visita spesso scoraggia chi dovrebbe sottoporvisi, inducendolo a minimizzare o trascurare il rischio, rimandando un appuntamento che potrebbe salvargli la vita.

I ricercatori di Stanford hanno quindi immaginato una soluzione potenzialmente più comoda ed conomica, ma abbastanza affidabile da poter essere qualificata come strumento clinico efficace e obiettivo.

Il cuore dell’algoritmo è stato concepito e sviluppato basandosi sulle tecniche di deep learning, una branca dell’intelligenza artificiale che consente di estrarre, a partire da dati grezzi, dei concetti astratti. Ne abbiamo già parlato in questo articolo, in cui si descrive come Google abbia impiegato proprio il deep learning per sviluppare il sistema in grado di battere il campione del mondo nell’antico gioco cinese del Go.

Nelle tecniche algoritmiche dell’intelligenza artificiale classica, il ricercatore con un approccio denominato top-down trasferisce nel codice, passo dopo passo, le azioni da condurre per risolvere un problema. Il deep learning sfrutta invece un approccio di tipo bottom-up: un sistema artificiale che mima l’organizzazione stessa del sistema nervoso umano viene addestrato per effettuare delle inferenze, ossia estrarre un valore o un significato astratto, da una gran mole di dati provenienti dal mondo reale. Nella ricerca in questione, la base su cui l’algoritmo si è allenato è stata costituita da una database di centinaia di migliaia di immagini di patologie della pelle, corredate da apposite etichette relative alla malattia. E l’ispirazione è venuta proprio dal un lavoro precedente di Google, che aveva già sviluppato un algoritmo in grado di effettuare una classificazione di milioni di immagini in migliaia di differenti categorie.

L’efficacia dell’algoritmo è stata testata facendo competere l’intelligenza artificiale con 21 medici dermatologi, e confrontando su un campione di casi le sue risposte con quelle di quegli esperti. I risultati hanno mostrato una percentuale molto alta di sovrapposizione delle diagnosi.

Per catturare le immagini da sottoporre all’esame, i ricercatori hanno proposto di utilizzare un comune smartphone.

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Pubblicato con licenza Creative Commons Attribuzione-Non opere derivate 2.5 Italia.   

Informazioni su Gianpiero Negri ()
Appassionato di scienza, tecnologia, in particolare meccatronica, robotica, intelligenza artificiale e matematica applicata, letteratura, cinema e divulgazione scientifica.

4 Commenti su Una nuova arma nella diagnosi del cancro: l’intelligenza artificiale

  1. Si peccato che poi la diagnosi la fa al microscopio un medico e non mi pare al momento esistano algoritmi così elaborati da capire un preparato per microscopia ottica

    • Non credo che tu abbia colto il senso dell’articolo. La diagnosi di melanoma, a seguito di biopsia, viene fatta analizzando un preparato, ma lo screening viene invece effettuato dai dermatologi cercando le lesioni “sospette” su cui eventualmente effettuare la biopsia. E’ nella fase dello screening che l’applicazione può, già da ora, risultare utile: soprattutto in contesti come quello statunitense, un cittadino potrebbe sottoporsi ad un programma di screening a costi bassissimi o nulli, invece di dover pagare svariate decine di dollari una visita specialistica.

      • Non volevo essere polemico ma già oggi i dermatologi tolgono tutto ciò che pare sospetto con per fortuna un basso tasso di lesioni poi veramente maligne quindi il problema è che la gente si faccia vedere sul discorso del prezzo non credo che un buon software possa costare di meno se non in termini di efficienza (visto che non si stanca mai) ma comunque costerà produrlo aggiornarlo etc (non credo che la robotizzazione porterà ad una sanità per tutti a costo 0 IMO)

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