Lontano dal clamore che sta suscitando l’AI generativa, l’intelligenza artificiale si dimostra sempre più un alleato dell’uomo in campo medico. Lo dimostra un nuovo modello basato su AI che può rilevare accuratamente diversi tipi di cancro, valutare i trattamenti e prevedere i tassi di sopravvivenza, rappresentando l’ultima avanzata nella diagnosi medica guidata dalla tecnologia. Il modello, noto come “Chief”, è una svolta grazie alla varietà di tumori che può analizzare e alla sua capacità di prevedere gli esiti per i pazienti, secondo i suoi ideatori della Harvard Medical School.
Chief migliora le tecniche diagnostiche basate su immagini
Chief evidenzia come l’AI abbia migliorato le tecniche diagnostiche basate su immagini, in parte perché è in grado di individuare l’importanza di caratteristiche che anche un occhio umano esperto potrebbe non rilevare. “La nostra ambizione era creare una piattaforma AI agile e versatile simile a ChatGPT che potesse eseguire una vasta gamma di compiti di valutazione del cancro”, dichiara Kun-Hsing Yu, assistente professore di informatica biomedica presso il Blavatnik Institute della Harvard Medical School. “Il nostro modello si è rivelato molto utile in diversi compiti legati alla rilevazione del cancro, alla prognosi e alla risposta al trattamento in vari tipi di cancro.”
Sebbene le recenti scoperte nell’AI abbiano suscitato timori riguardo all’abuso della tecnologia, gli ottimisti sostengono che essa abbia anche il potere di produrre benefici a lungo termine per l’umanità in campi come la medicina e la scienza del clima. Chief, descritto in un articolo pubblicato su Nature, funziona leggendo diapositive digitali di tessuti tumorali. È stato addestrato su 15 milioni di sezioni di immagini non etichettate e successivamente su 60.000 immagini di diapositive intere di tessuti, coprendo 19 diversi tipi di cancro.
Chief è stato testato su 20mila immagini
L’idea era assicurarsi che Chief potesse correlare i cambiamenti dettagliati in una regione di tessuto al suo contesto più ampio, hanno detto i ricercatori. Hanno testato le sue prestazioni su quasi 20.000 immagini di diapositive intere provenienti da 24 ospedali e coorti di pazienti in tutto il mondo. Chief ha superato altri metodi diagnostici basati sull’AI fino al 36% nella rilevazione delle cellule tumorali, nella previsione degli esiti dei pazienti e nell’identificazione delle origini dei tumori e della presenza di schemi genetici correlati alla risposta al trattamento, si legge nell’articolo. A differenza di alcuni altri modelli attuali, ha dimostrato la versatilità di mantenere le sue prestazioni indipendentemente dalle tecniche utilizzate per ottenere e digitalizzare le cellule tumorali, hanno aggiunto.
Chief ha mostrato un’accuratezza complessiva di quasi il 94% nella rilevazione del cancro, salendo al 96% per i tumori dell’esofago, dello stomaco, del colon e della prostata. La sua capacità di collegare i modelli delle cellule tumorali a specifiche aberrazioni genomiche potrebbe aiutare a suggerire i migliori trattamenti senza la necessità di costose e lente sequenze di DNA, hanno suggerito gli scienziati. Il modello ha offerto ulteriori informazioni rivelatrici sui tessuti circostanti i tumori, inclusa la presenza di un numero maggiore di cellule immunitarie nei sopravvissuti a lungo termine rispetto a quelli che sono deceduti prima, ha detto l’articolo.
Modelli come Chief potrebbero essere utilizzati per identificare precocemente i pazienti oncologici
Se Chief e approcci simili saranno convalidati da ulteriori ricerche, potrebbero essere utilizzati per “identificare precocemente i pazienti oncologici che potrebbero beneficiare di trattamenti sperimentali mirati a determinate variazioni molecolari”, inclusi nei paesi dove ciò non viene attualmente fatto, sostiene Yu. I modelli di AI stanno dimostrando di essere alleati sempre più utili per i professionisti medici nel campo dell’imaging, grazie alla loro velocità e capacità di individuare schemi. Sebbene ancora imperfetti, possono essere utili nel triage, come seconda opinione o per generare intuizioni che un medico potrebbe aver trascurato o non conoscere.
Chief sembra essere un nuovo importante strumento pan-cancro in un campo in crescita di modelli AI diagnostici fondamentali, sostiene il professor Eric Topol, fondatore e direttore del Scripps Research Translational Institute in California. Ad aprile, i ricercatori della Harvard Medical School presso il Brigham and Women’s Hospital di Boston hanno annunciato due modelli, noti come Uni e Conch, per leggere, interpretare e classificare le diapositive microscopiche dai tessuti dei pazienti. Hanno mostrato buoni risultati in compiti diagnostici che vanno dalla rilevazione delle malattie alla valutazione dei trapianti di organi, oltre a mostrare una certa capacità di identificare condizioni nuove e rare. I nuovi modelli diagnostici fondamentali basati sull’AI in evoluzione promettono di “fornire intuizioni eccezionali dalle immagini di diapositive intere, migliorando l’accuratezza della diagnosi e della prognosi”, ha detto Topol.
