L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE FA ANCHE COSE BUONE – I PROGRAMMI DI IA POSSONO AIUTARE I PATOLOGI A CLASSIFICARE CON MAGGIORE PRECISIONE FORME DI TUMORE AL SENO PARTICOLARMENTE AGGRESSIVE E A RIDURRE IL RISCHIO DI CLASSIFICARLE IN MODO ERRATO - LO DIMOSTRA UN NUOVO STUDIO AMERICANO: “L'IA PUÒ CONTRIBUIRE A COLMARE UNA LACUNA DIAGNOSTICA CRITICA E AD APRIRE LE PORTE A NUOVE TERAPIE, COME..."

MEDICI E INTELLIGENZA ARTIFICIALE

(ANSA) - L'IA può aiutare i patologi a classificare con maggiore precisione forme di tumore al seno particolarmente aggressive, come quelle con bassi livelli di espressione del recettore Her2, ed a ridurre il rischio di classificare erroneamente i tumori a basso e ultra-basso livello di espressione di Her2 (Her2-low e Her2-ultralow) come tumori 'Her2 nulli'.

Questo può offrire a un maggior numero di pazienti con questa tipologia di tumore la possibilità di ricorrere a trattamenti mirati a Her2 che potrebbero migliorare l'esito delle cure. Lo dimostra uno studio presentato al congresso dell'American Society of Clinical Oncology (ASCO).

tumore al seno 3

"Circa il 65% dei tumori al seno un tempo definiti Her2-negativi mostra in realtà un certo livello di espressione di Her2 e appartiene a sottogruppi ora classificati come tumori al seno Her2-low o Her2-ultralow.  Alcuni di questi tumori potrebbero essere trattati con farmaci anti-Her2, ma solo se ne rileviamo i livelli di espressione. Il nostro studio fornisce la prima prova che l'IA può contribuire a colmare una lacuna diagnostica critica e ad aprire le porte a nuove terapie, come gli anticorpi farmaco-coniugati, per la maggior parte di questi pazienti", afferma l'autrice principale dello studio, Marina De Brot del Camargo Cancer Center di San Paolo, Brasile.

INTELLIGENZA ARTIFICIALE NELL ASSISTENZA SANITARIA

Tra i patologi senologi, circa 1 tumore al seno Her2-ultralow su 3 può essere erroneamente etichettato come Her2 nullo. In questo studio, i ricercatori hanno utilizzato una piattaforma di formazione digitale supportata dall'IA per assistere i patologi nel calcolo del punteggio Her2 nei campioni di tumore al seno. Lo studio ha coinvolto 105 patologi da 10 paesi in Asia e Sud America, incaricati di eseguire una valutazione Her2 di 20 casi di tumore al seno.

tumore al seno 9

Lo studio ha rilevato che con l'assistenza dell'IA l'accuratezza dei patologi nell'identificare correttamente i casi come Her2-positivi, Her2-bassi, Her2-ultrabassi o Her2-nulli è migliorata di quasi il 22%. La loro accuratezza nella categorizzazione dei casi è aumentata dal 66,7% senza l'IA all'88,5% con l'IA. Ed ancora: l'assistenza dell'IA ha ridotto di oltre il 25% il numero di casi Her2-ultrabassi erroneamente classificati come HER2-nulli. Solo il 4% delle letture è stato classificato erroneamente utilizzando l'assistenza dell'IA, rispetto al 29,5% delle letture classificate erroneamente quando non utilizzata l'IA.

INTELLIGENZA ARTIFICIALE NELL ASSISTENZA SANITARIA