Individuazione precoce del cancro al pancreas con l’intelligenza artificiale
Il progetto PANCAIM, finanziato dall’UE, sta rivoluzionando la cura dei pazienti affetti da adenocarcinoma duttale pancreatico (PDAC). Questa forma altamente aggressiva e letale di cancro al pancreas rappresenta oltre il 90 % dei casi di cancro al pancreas. Dal suo avvio nel 2021, PANCAIM sta sviluppando un algoritmo di intelligenza artificiale che aiuterà i medici a individuare il cancro più precocemente e a personalizzare il trattamento per i pazienti. Il cancro al pancreas si avvia a diventare la seconda causa di morte per cancro entro il 2030. Sebbene sia meno comune di molti altri tumori, il suo basso tasso di sopravvivenza - dovuto soprattutto a diagnosi e trattamenti tardivi - lo rende uno dei quattro tumori più letali sia nelle donne che negli uomini. PANCAIM sta lavorando per modificare questo quadro desolante basandosi sui tre pilastri della futura medicina personalizzata: dati radiologici e patologici combinati con informazioni genomiche. Come riportato in un recente articolo, il progetto mira a ottimizzare e integrare per la prima volta la genomica del cancro al pancreas, la fenomica - l’analisi delle immagini e l’integrazione dei dati biologici - e i parametri clinici utilizzando l’intelligenza artificiale. Il progetto si basa su quattro concetti centrali dell’assistenza sanitaria basata sull’IA: competenze cliniche, grandi quantità di dati reali accuratamente documentati, sviluppatori di IA e aziende medtech per introdurre l’IA nell’assistenza sanitaria. Il partner svedese del progetto Collective Minds Radiology ha sviluppato il repository cloud PANCAIM che raccoglie e ospita una vasta gamma di dati di imaging, genomici e clinici sul PDAC. Sei partner clinici stanno fornendo quasi 6 000 insiemi di dati di pazienti, mentre tre partner stanno contribuendo con la loro esperienza nell’IA sanitaria in tutte le modalità di trattamento rilevanti.
Individuarli da piccoli
Il secondo anno del progetto ha rappresentato una tappa significativa. PANCAIM ha sviluppato il primo algoritmo di intelligenza artificiale unimodale in grado di rilevare piccoli tumori sulle immagini della tomografia computerizzata che anche i radiologi esperti potrebbero facilmente trascurare. Questo algoritmo è stato ora integrato esclusivamente tramite una piattaforma cloud di proprietà del partner tedesco del consorzio Siemens Healthineers. Nel maggio 2023, l’algoritmo di intelligenza artificiale è stato utilizzato su un caso reale di cancro al pancreas presso l’università di medicina svedese Karolinska Institutet, partner del progetto, «aprendo la strada a una validazione diffusa degli algoritmi di intelligenza artificiale PANCAIM in contesti clinici di routine». Il PANCAIM intende ora potenziare gli algoritmi di IA unimodali per promuovere lo sviluppo di modelli di IA multimodali che combinano più tipi, o modalità, di dati per effettuare diagnosi più accurate. Il prof. David Chang dell’Università di Glasgow afferma nella notizia: «È un’emozione incredibile far parte di questo consorzio innovativo e vedere la possibilità di applicare un algoritmo di intelligenza artificiale a dati generati clinicamente, come quelli radiologici, patologici e altri dati sperimentali come la profilazione molecolare, per aiutare a gestire meglio i pazienti con cancro al pancreas.»
Uomo contro macchina
PANCAIM (Pancreatic cancer AI for genomics and personalized Medicine) sta inoltre organizzando il primo studio su larga scala che mette a confronto radiologi e IA per la diagnosi del cancro al pancreas. Lo stusio, dal titolo PANORAMA, si dividerà in due sotto-studi: uno studio sull’IA, in cui i team di sviluppo dell’IA utilizzeranno i dati clinici per sviluppare modelli di IA per il rilevamento del tumore al pancreas, e uno studio sui lettori in cui oltre 40 radiologi internazionali saranno chiamati a valutare circa 400 casi di tumore al pancreas provenienti da diversi istituti. I radiologi addominali che gestiscono abitualmente scansioni di tomografia computerizzata con contrasto e che sono interessati a partecipare allo studio dei lettori possono iscriversi utilizzando questo modulo. Per maggiori informazioni, consultare: sito web del progetto PANCAIM
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