Una piattaforma diagnostica basata sull’intelligenza artificiale per affrontare il melanoma
Il melanoma, che costituisce tuttora uno dei tumori della pelle più aggressivi e letali esistenti, rappresenta il 60% delle neoplasie cutanee fatali. Nonostante gli elevati tassi di curabilità nel caso in cui sia individuato precocemente, le attuali pratiche di screening basate sull’esame della pelle di tutto il corpo possono essere inefficienti e dispendiose in termini di tempo. «Gli strumenti diagnostici esistenti sono frammentati e si basano spesso sull’interpretazione soggettiva delle singole immagini dermoscopiche(si apre in una nuova finestra) », osserva Rafael Garcia, coordinatore del progetto iToBoS(si apre in una nuova finestra) e docente presso l’Università di Girona(si apre in una nuova finestra), in Spagna. «Questa limitazione, unita all’aumento dell’incidenza del melanoma nelle popolazioni bianche in fase di invecchiamento, fa sì che questo tipo di cancro costituisca una sfida crescente per la salute pubblica.»
Individuazione precoce e valutazioni del rischio personalizzate
Il progetto iToBoS, finanziato dall’UE, ha cercato di affrontare questa sfida costruendo una piattaforma diagnostica basata sull’intelligenza artificiale (IA) volta a supportare il personale medico nell’identificazione di lesioni cutanee maligne con maggiore precisione, velocità e interpretabilità. «Intendevamo migliorare il rilevamento precoce e garantire al contempo una valutazione del rischio personalizzata e precisa per ogni lesione», spiega Garcia. La piattaforma comprende un nuovo scanner a corpo intero in grado di acquisire immagini dermoscopiche di tutta la superficie cutanea con un’elevata qualità, consentendo ai medici di monitorare le lesioni cutanee nel corso del tempo attraverso la fornitura di immagini chiare e uniformi. Tra gli altri elementi figurano un approccio olistico che consente all’assistente basato sull’IA di prevedere la malignità di una lesione cutanea sospetta utilizzando una combinazione di immagini a corpo intero, immagini dermoscopiche, storia clinica e, se disponibili, informazioni genetiche, un’integrazione che permette al sistema di fornire non solo un punteggio di rischio, ma anche una spiegazione dei fattori che influenzano la diagnosi, aiutando i medici a prendere decisioni informate in maniera sicura. Il sistema è stato testato e perfezionato attraverso lo svolgimento di sperimentazioni cliniche reali con l’obiettivo di garantire la solidità, l’usabilità e il potenziale di adozione in diversi contesti sanitari. «Data la natura sensibile dei dati sanitari, tutti i componenti della piattaforma sono stati sviluppati nel pieno rispetto degli standard etici e delle normative sulla protezione dei dati, prestando particolare attenzione alla privacy dei pazienti e al consenso informato», afferma Garcia.
Progressi nella diagnosi del melanoma
Questo lavoro ha abilitato progressi significativi nella diagnosi precoce del melanoma e nell’uso dell’IA nel settore della dermatologia. Un risultato fondamentale è stato lo sviluppo di un nuovo scanner a corpo intero, un dispositivo in grado di acquisire immagini ad alta risoluzione della pelle di tutto il corpo sia a livello macroscopico che dermoscopico. «Il sistema di lenti liquide che abbiamo utilizzato era talmente innovativo che ha dato luogo a tre brevetti, mettendo in evidenza l’originalità e l’impatto tecnologico di questo sviluppo», osserva Garcia. Il progetto è riuscito inoltre a compilare un ampio ed esclusivo insieme di dati multimodali che integra imaging a corpo intero, storia clinica e altri dati critici, un dataset che ha permesso l’addestramento e la convalida di modelli di IA progettati per supportare la diagnosi del melanoma. «Questi strumenti sono stati integrati nell’assistente cognitivo basato sull’IA riunendo l’analisi guidata dall’IA, i dati delle immagini e le informazioni sul paziente in un’unica piattaforma di facile utilizzo per il personale medico», aggiunge Garcia.
Un approccio personalizzato alla medicina
Le prossime tappe prevedono una sperimentazione su larga scala che prenderà in considerazione un numero molto maggiore di casi di melanoma. «Sebbene questo studio pilota abbia dimostrato la funzionalità tecnica e il potenziale clinico della piattaforma, ora risulta necessaria una sperimentazione più vasta», osserva Garcia. «L’ideale sarebbe coinvolgere più ospedali e centri dermatologici in diverse regioni in modo da garantire la variazione delle condizioni di imaging, dei protocolli clinici e dei profili dei pazienti.» Parallelamente, sono necessari ulteriori sforzi per ottimizzare l’interfaccia utente e perfezionare la spiegabilità dei risultati forniti dall’IA(si apre in una nuova finestra). «Dotando il personale medico di uno strumento che migliora l’accuratezza del rilevamento e supporta il monitoraggio continuo delle lesioni cutanee, iToBoS ha apportato un importante contributo alla riduzione dei ritardi diagnostici e degli errori di classificazione», conclude Garcia.
