Perché la diagnosi del cancro sarà demandata ai Computer

Recenti evidenze sulle diagnosi basate sull’intelligenza artificiale (AI) del carcinoma cerebrale, carcinoma mammario, carcinoma polmonare, tumore della pelle e altri tumori evidenziano una maggiore accuratezza e rapidità rispetto a quelle condotte dagli specialisti umani.

Questo segnala la grande potenzialità degli strumenti di ‘deep learning’ per migliorare le diagnosi di cancro.

Secondo Cancer Research UK, 27 · 5 milioni di nuovi casi di cancro potrebbero essere diagnosticati a livello globale ogni anno entro il 2040, il che significa che i dati di imaging radiologico continueranno a crescere a un ritmo molto superiore rispetto al numero di radiologi.

Questi fattori hanno contribuito a un drammatico aumento dei carichi di lavoro e uno studio riporta che un radiologo medio deve interpretare un’immagine ogni 3-4 secondi in una giornata lavorativa di 8 ore per soddisfare le richieste di carico di lavoro, rendendo inevitabile l’errore umano.

Nonostante l’esistenza di programmi di screening del cancro al seno in tutto il mondo, l’interpretazione delle mammografie è influenzata da alti tassi di falsi positivi e falsi negativi. Il 1 ° gennaio 2020, Nature ha riportato un algoritmo AI rivoluzionario che potrebbe sovraperformare in modo retrospettivo i radiologi nella diagnosi del carcinoma mammario utilizzando grandi set di dati mammografici dagli Stati Uniti e dal Regno Unito e in uno studio controllato di sei radiologi esperti che hanno interpretato 500 casi selezionati casualmente.

Sebbene questo non sia il primo algoritmo di deep learning ad alte prestazioni a mostrare risultati promettenti, lo studio ha il vantaggio di aver utilizzato una grande numero di dati per la formazione dell’algoritmo che ne ha consentito di convalidarne l’efficacia evidenziando la superiorità dell’AI rispetto ai radiologi umani.

Questo alla fine pone la domanda: all’intelligenza artificiale sarà demandata la diagnosi di cancro nel prossimo futuro? Sfortunatamente, la risposta breve è no.

Lo studio presenta i limiti comuni a molti studi sull’AI. Nonostante i risultati positivi in un test controllato retrospettivo, questa AI non ha dimostrato di funzionare in un ambiente reale.

Lancet Digital Health ha recentemente pubblicato uno studio che analizza l’attuale campo medico diagnostico dell’intelligenza artificiale per dimostrare che meno dello 0,1% (14 su 20 000) studi erano di qualità metodologica sufficiente per l’implementazione clinica.

Proprio come i farmaci o i dispositivi medici, gli algoritmi AI devono mostrare efficacia in robusti studi clinici e nel mondo reale per passare alla fase successiva di implementazione clinica. Inoltre, le prestazioni degli algoritmi di intelligenza artificiale dipendono fortemente dalla popolazione utilizzata negli insiemi di addestramento, ma nello studio Nature, la popolazione mal definita significa che non possiamo essere sicuri che i risultati siano ampiamente applicabili.

Sebbene gli autori abbiano descritto come l’algoritmo AI potrebbe prendere le decisioni, poiché lo strumento non è stato generalizzato a diversi hardware di imaging o protocolli di scansione, non è ancora possibile comprendere appieno il processo decisionale dell’AI.

Se i sistemi di intelligenza artificiale devono essere sviluppati e utilizzati ampiamente, l’uso di diversi dati sulla popolazione sarà fondamentale. La condivisione dei dati tra istituti e regioni sta diventando ampiamente accettata come una necessità per la ricerca sull’AI, con impegni del National Institutes of Health (NIH), del National Cancer Institute, Wellcome e della Bill & Melinda Gates Foundation, che richiederanno i dati raccolti da qualsiasi progetto finanziato da mettere a disposizione della comunità scientifica.

Tuttavia, la condivisione degli algoritmi non è soggetta ai principi relativi ai dati di FAIR: reperibile, accessibile, interoperabile e riutilizzabile. Recenti studi di AI nella diagnosi del cancro hanno avuto algoritmi proprietari, che non sono disponibili pubblicamente o commercialmente e che sono sviluppati da grandi aziende, come Google Health.

Questa è una grande limitazione nello sviluppo della prossima generazione di prodotti per la salute dell’AI, in quanto riduce la possibilità che altri possano riprodurre, validare e basarsi sui risultati o monitorare il modo in cui gli algoritmi vengono aggiornati, anche se alcuni hanno messo in evidenza alcuni pericoli derivati dalla condivisione.

Sebbene gli strumenti e la formazione che i radiologi riceveranno probabilmente cambieranno in seguito agli algoritmi di intelligenza artificiale in futuro, una grande preoccupazione è la carenza di persone con conoscenze mediche e competenze informatiche.

Con nuovi e impressionanti algoritmi pubblicati costantemente, gli operatori sanitari hanno bisogno dell’istruzione necessaria per comprendere i punti di forza e di debolezza della tecnologia e la capacità di valutare rigorosamente i suoi benefici in termini di risultati clinici.

Con un’istruzione completa per la nostra forza lavoro sanitaria e apertura alla ricerca in campo medico-sanitario, l’AI dovrebbe avere un impatto prima di quanto pensiamo.

Scarica il report di The Lancet digital-health >>

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