Cancro ai polmoni: l'intelligenza artificiale può aiutare a prevenirlo

L'Università del Massachusetts ha sviluppato un tool, chiamato Sybil, che presenta una percentuale di successo del 94% nel prevedere il rischio di malattia

La ricerca sul cancro fa un altro importante passo avanti, anche dal punto di vista tecnologico: un gruppo di ricercatori dell’Università del Massachusetts ha infatti messo a punto un’intelligenza artificiale in grado di prevedere il rischio di cancro ai polmoni con una percentuale del 94% entro un anno e dell’81% entro sei anni. Stando alle ultime statistiche, il cancro al polmone è il secondo tumore più comune tra uomini e donne negli Stati Uniti.

L'intelligenza artificiale

Il lavoro di Sybil consiste nell’analizzare digitalmente una tomografia computerizzata, più comunemente conosciuta come TC o TAC, e da questa può prevedere quali sono i rischi di cancro al polmone. "Sybil fornisce un punteggio di rischio, non una diagnosi, quindi è molto utile identificare quali pazienti devono essere seguiti da vicino o sottoposti a screening per il cancro" spiega la professoressa Lecia Sequist, docente di medicina alla Harvard Medical School, tra le autrici dello studio, pubblicato sul Journal of Clinical Oncology. Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale si è basato sui dati di 15000 partecipanti per un totale di 35001 TAC utilizzate per sviluppare il modello e altre 6282 per testarlo, notando quante persone avevano effettivamente mostrato delle lesioni sospette nelle TAC successive alla prima e confrontandole con i risultati mostrati da Sybil. I risultati proposti dall’Intelligenza Artificiali si sono rivelati giusti nel 94% dei casi dopo un anno, nell’86% dopo due anni e del 75%.

I prossimi miglioramenti

Nello studio sono presenti anche gli obiettivi futuri che i ricercatori vogliono raggiungere grazie a Sybil. Innanzitutto, sarà necessario implementare nell’intelligenza artificiale l’incidenza di altri fattori di rischio come il fumo. Inoltre, la ricerca si è basata principalmente su pazienti di pelle bianca (92%), per cui non è stato possibile avere dei dati completi per quanto riguarda tutte le etnie. Un altro importante traguardo che Sybil potrebbe raggiungere riguarda la possibilità di ridurre il numero di TAC e biopsie nel corso del tempo, almeno per i pazienti a basso rischio: “La nostra speranza è che in futuro Sybil possa essere utilizzata per identificare quali pazienti devono essere sottoposti a screening ogni anno per il cancro ai polmoni. Inoltre, Sybil può anche essere molto utile in contesti con risorse limitate perché non ha bisogno di un radiologo che lo aiuti a eseguire o interpretare le immagini” ha concluso la dottoressa Sequist.