Melanoma, dermatologi «super esperti» grazie all'intelligenza artificiale

Diagnosticare precocemente il melanoma, tumore della pelle molto aggressivo, grazie all'Intelligenza Artificiale (IA) con valutazioni sempre più efficienti e dermatologi che diventano dei 'super esperti'. Il risultato è che viene data priorità per i trattamenti rapidi ai pazienti ad alto rischio, riducendo le liste d'attesa e aumentando così il tempo per la gestione di tutti coloro che si rivolgono allo specialista.

Un miglioramento e velocizzazione della diagnosi che si basa anche sul recente sviluppo dell'anatomia patologia digitale che per mezzo di scanner acquisisce l'intera superficie del vetrino trasformandolo in un file digitale leggibile nei minimi dettagli, trasferibile a distanza e condivisibile con altri patologi specialisti. Infine, sofisticati algoritmi di analisi di immagine ottimizzano e rendono misurabili in maniera più accurata i segnali del tessuto in esame. Fantascienza ieri, divenuta realtà oggi, in grado di rivoluzionare la prevenzione secondaria dei tumori cutanei, migliorando i processi decisionali e l'accesso ai servizi di dermatologia.

Le novità in questo campo sono presentate nel corso del XXVII Congresso Nazionale IMI - Intergruppo Melanoma Italiano in corso dal 6 all'8 novembre a Torino.

«La telepatologia - afferma Daniela Massi, membro del Consiglio Direttivo di IMI e Direttore del servizio di anatomia patologica dell'Azienda Ospedaliero Universitaria Careggi - consente ai patologi di potersi confrontare in tempo reale con altri specialisti di tutto il mondo prima di emettere una difficile diagnosi fornendo rapidamente consulenze di alta qualità a distanza».

In pratica la telepatologia è la chiave che aprirà le porte al teleconsulto o second opinion, che oggi IMI già propone sui preparati istopatologici convenzionali per i tumori spitzoidi atipici e proliferazioni melanocitarie ambigue di difficile interpretazione, con le consulenze specialistiche più qualificate. Il passo successivo è il deep learning o apprendimento profondo, ossia un sistema di calcolo che riesce autonomamente a classificare i dati e a strutturarli gerarchicamente, trovando quelli più rilevanti per la risoluzione di un problema - proprio come agisce la mente umana.

«È proprio sull'intelligenza artificiale - spiega Luigi Naldi, Presidente Gised e Direttore della unità operativa complessa di dermatologia dell'Ospedale San Bortolo di Vicenza - e su un database di 10 mila immagini di nevi e melanomi che si basa il progetto del Centro Studi Gised che prenderà il via entro il 2022».

Il piano, che sarà operativo nelle aree dove è stato stipulato un accordo con le istituzioni sanitarie locali, nasce come implementazione della app 'Clicca il neo' scaricabile a Bergamo, Vicenza, Como, Milano e Benevento. «Obiettivo - continua Naldi - stabilire, grazie a parametri di elaborazione avanzati e l'apprendimento profondo del sistema operativo, se un neo è 'non sospetto', 'sospetto', 'altamente sospetto' o 'non valutabile'. Uno strumento di prevenzione secondaria che potrebbe fare la differenza, consentendo di diagnosticare questo tumore della pelle molto aggressivo in fase precoce».

In pratica una 'dermatologia aumentata' che si basa sulle valutazioni quantitative delle immagini dermatologiche e dermoscopiche e che riesce identificare automaticamente lesioni e strutture cutanee. «In quest'ottica - sottolinea Presidente IMI Ignazio Stanganelli, Direttore Skin Cancer Unit IRST Istituto Tumori Romagna e professore Università di Parma - cambia anche il ruolo del dermatologo, che sfruttando le competenze l'intelligenza artificiale, da 'esperto' diventerà un 'super esperto' in quanto sarà in grado di combinare le scoperte generate artificialmente con altri dati clinici raccolti con l'anamnesi del paziente, lavorando sempre ai massimi livelli. Attualmente le revisioni della letteratura suggeriscono prudenza sull'uso dell'Intelligenza Artificiale nella diagnosi precoce, sono ancora troppo poco accurate e sono associate ad un elevato rischio di errore nell'individuare un melanoma. È, quindi, fondamentale validare queste tecnologie attraverso serie e ampi studi con casistiche numerose e con solidi dati sulla standardizzazione degli algoritmi a supporto diagnostico della intelligenza artificiale».

Una realtà che però per quanto riguarda l'Italia ha ancora dei forti vincoli normativi ed economici. «Mentre la digitalizzazione delle immagini radiologiche è già normata - afferma Massi - la regolamentazione che riguarda le immagini istologiche non è stata ancora completata, così registrando un sensibile ritardo tra la fase di ricerca e la piena implementazione clinica».

Altro tasto dolente sono i costi. Servono grandi investimenti per gestire la enorme mole di dati digitali. Costi che grazie a procedure ed efficienza migliorate e un maggiore impegno clinico nonostante l'attuale carenza di personale annullerebbero i divari tra Nord e Sud e salverebbero molte vite, abbattendo le spese sanitarie necessarie per spostarsi verso i centri di eccellenza. Ma i vantaggi della telepatologia digitale non si fermano qui.

«E' già realtà - aggiunge Massi - la patologia computazionale, che per mezzo della quantificazione automatizzata permette di giungere a diagnosi più precise e standardizzate, riducendo il margine di errore. Il prossimo obbiettivo sarà applicare alla diagnosi gli algoritmi di intelligenza artificiale, già sviluppati con ottimi risultati per la diagnosi di altri tumori come il tumore della prostata e della mammella. Il tutto, ovviamente, collaborando con e non sostituendo l'anatomopatologo».