Così l’Ia entra in radiologia e “vede” dove l’occhio del medico non arriva: diagnosi più accurate

Il suo nome è «radiomica» e promette di essere un avanzamento sensibilissimo in medicina. Utilizzare l’intelligenza artificiale per per interpretare i dati che arrivano dalle comuni indagini radiologiche, come Tac o risonanze magnetiche di ormai uso comune, permettendo diagnosi più precoci e precise per un utilizzo migliore delle terapie. «Un salto quantico, una vera e propria rivoluzione avvenuta negli ultimissimi anni, che ci permette di fornire all’oncologo, al patologo e al chirurgo le caratteristiche della lesione e l’evoluzione che può avere: dati fondamentali su come operare e trattare il paziente», spiega il presidente della Sirm (Società italiana di radiologia medica e interventistica) Andrea Giovagnoni.

In cosa consiste

Di alcuni degli sviluppi della tecnica si è parlato a Milano nel corso di un incontro con la stampa organizzato dalla società scientifica. Si tratta essenzialemente di una modalità che sfrutta i sistemi di machine learning e di Ia per cercare di evidenziare nuovi marcatori non dalle immagini, ma dai numeri. In altre parole, si vanno a valutare come i valori numerici presenti all’interno delle immagini siano distribuiti spazialmente all’interno del tessuto studiato. Definita anche «analisi della tessitura» o texture analysis, è «fondamentale ormai soprattutto in campo oncologico. Sono 395mila ogni anno le persone a cui viene diagnosticato un cancro, un numero in crescita, come in tutti i Paesi occidentali – sottolinea Giovagnoni -. Per molte neoplasie i progressi delle terapie stanno portando a sopravvivenze importanti, ma è fondamentale capire di che tipo di malattia si tratta nel più breve tempo possibile e se, e come, la neoplasia risponderà ai trattamenti».

Terapie su misura del paziente

L’obiettivo della radiomica è proprio garantire al malato l’intervento migliore più precoce e più efficace per salvaguardare anche la sua qualità di vita. «Viene attualmente applicata in oncologia perché permette, partendo da immagini diagnostiche normali, di ottenere dati che la mente umana non è in grado di elaborare. I risultati sono integrati con altri elementi forniti da altri esami diagnostici. Attualmente quindi si possono stratificare i pazienti e scegliere le terapie in base alle caratteristiche prognostiche indotte dalla radiomica. Questa tecnologia è impiegata in diagnostica per immagini, ma certamente la Tac e la risonanza magnetica (Rm), oltre alla Pet, sono le tecnologie che possono fornire dati migliori», rimarca Alfonso Marchianò, presidente del comitato scientifico del congresso nazionale Sirm.

Sostenibilità del sistema sanitario

La società scientifica di radiologia più ampia in Europa, con oltre 10mila iscritti, vedrà riunirsi quest’anno, per la prima volta, al 51esimo congresso, tutte le tre società scientifiche dell’area radiologica che comprende: medici radiologi, di medicina nucleare e radioterapisti. La figura del radiologo – è stato ricordato nel corso dell’incontro – è profondamente cambiata, negli ultimi anni: da specialista dei raggi X è diventato un cardine nel percorso di cura delle principali patologie oncologiche, ma anche cardiovascolari, muscoloscheletriche e neurodegenerative. A guidare questa rivoluzione è lo sviluppo impetuoso delle nuove tecnologie sommato all’utilizzo dell’intelligenza artificiale che permette diagnosi più precoci e una caratterizzazione della patologia che permette di intervenire con terapie mirate e meno invasive, con evidenti vantaggi per il paziente e la sostenibilità del sistema sanitario.