lunedì, Gennaio 13, 2025
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Per combattere i tumori, l’Humanitas Rozzano mette in campo algoritmi di intelligenza artificiale

Il cancro al colon è la seconda causa di morte per neoplasie in Italia e, ad oggi, lo strumento migliore per la sua corretta diagnosi è la colonscopia

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Il tumore del colon è la seconda causa di morte per cancro in Italia e, ad oggi, lo strumento migliore per la sua corretta diagnosi è la colonscopia

L’Intelligenza Artificiale si sta dimostrando una valida alleata nella prevenzione dei tumori del colon e del retto: i suoi algoritmi, infatti, permettono una maggiore precisione nell’identificazione di polipi durante la colonscopia. I benefici legati all’utilizzo di queste tecnologie non sono, però, soltanto clinici, ma si traducono anche in maggiore sostenibilità economica. Lo dicono i dati di uno studio pubblicato sulla rivista The Lancet Digital Health, coordinato da Alessandro Repici, direttore del Dipartimento di Gastroenterologia dell’ospedale Humanitas di Rozzano e da Cesare Hassan, docente di Humanitas University, in collaborazione con l’Universitàdi Oslo.

Il tumore del colon è la seconda causa di morte per cancro in Italia e, ad oggi, lo strumento migliore per la sua corretta diagnosi è la colonscopia. Humanitas Rozzano da anni è impegnata nello sviluppo di algoritmi di intelligenza artificiale che possano supportare i professionisti sanitari dell’identificazione dei polipi anche di dimensioni molto piccole, altrimenti difficili da notare o perché non ben esposti, o a causa del loro colore, spesso molto simile a quello della mucosa sana.

Obiettivo del progetto è studiare il rapporto costo-efficacia delle tecnologie di Intelligenza Artificiale (IA) nell’ambito della colonscopia. L’utilizzo di questi software, infatti, richiede alle strutture ospedaliere investimenti economici molto alti (pari a circa 19 dollari per paziente). Lo studio firmato da Humanitas ha dimostrato che, nell’arco di 30 anni, questi investimenti non solo vengono interamente ammortizzati, ma generano anche un risparmio se paragonati alle spese mediche da sostenere per la cura dei pazienti con tumore del colon.

Gli strumenti di IA, infatti, migliorano il tasso di identificazione delle lesioni del colon del 44 per cento, riducendo il rischio di incorrere in errori diagnostici. L’esecuzione di colonscopie di screening con l’ausilio dell’IA è associata, da un lato, ad una riduzione dell’incidenza dei tumori del colon dell’8,4 per cento e dall’altro ad un risparmio economico di 57 dollari per persona grazie alla riduzione dei costi di terapia legata alla maggiore prevenzione.

“L’insieme di questi dati testimonia l’importanza di continuare ad investire in Intelligenza Artificiale sia per garantire al paziente un’assistenza sempre più efficace e personalizzata, sia per promuovere una Sanità più sostenibile”, dicono in Humanitas.

L’AI Center di Humanitas è il primo centro di ricerca sull’intelligenza artificiale integrato ad un ospedale in Italia. La missione dell’Humanitas AI Center, diretto da Victor Savevski, è creare uno spazio di condivisione di conoscenze e competenze tra ingegneri, medici e data scientist per raggiungere standard di cure ancora più elevati attraverso la costruzione di algoritmi intelligenti capaci di elaborare una grande mole di informazioni cliniche, così da trovare associazioni tra di esse e definire modelli di previsione utili al progresso della ricerca scientifica e all’innovazione di ambiti come la medicina predittiva, la personalizzazione dei trattamenti e la diagnostica per immagini.

Oltre alla prevenzione dei tumori del colon e del retto, Humanitas è impegnata nell’applicazione dell’Intelligenza Artificiale anche in altri contesti. Ad esempio, nel 2021 è stato lanciato il progetto GenoMed4All, finanziato dalla Commissione Europea nell’ambito del programma Horizon 2020 Research & Innovation. Le malattie ematologiche sono considerate rare, per cui il bisogno clinico di nuove conoscenze e strumenti è molto forte. GenoMed4All va incontro a questa necessità Attraverso la creazione di una piattaforma che faciliti la condivisione e l’analisi dell’enorme quantità di dati genomici e clinici elaborati in sicurezza dalle strutture ospedaliere.

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