Modelli predittivi e big data per perfezionare la diagnosi e la gestione clinica dei pazienti: l’intelligenza artificiale applicata alle immagini ha permesso ai ricercatori del Centro Diagnostico Italiano di elaborare un nuovo modello per capire quali pazienti affetti da neurinoma del nervo acustico, una neoplasia benigna, possono trarre beneficio dal trattamento con la radiochirurgia. Si tratta di un’avanzata applicazione della radiomica, una disciplina che unisce in diagnostica l’impiego dell’intelligenza artificiale e lo studio delle caratteristiche genetiche della persona. Lo studio del Centro Diagnostico Italiano su questa patologia e’ tra gli argomenti presentati a Milano durante il convegno “Radiomica: il futuro e’ qui”, che sara’ riproposto a Napoli il 19 novembre presso la Citta’ della Scienza. “Oggi la radiologia vive un paradosso: gli strumenti diagnostici producono immagini digitali che sono analizzate in modo analogico, cioe’ dall’occhio dello specialista – sottolinea Giuseppe Scotti, neuroradiologo del Centro Diagnostico Italiano e coordinatore scientifico del convegno -; in questo modo si perdono molte informazioni, dettagli invisibili all’occhio umano perchè troppo piccoli o perchè ricorrono nei diversi pazienti in maniera troppo discontinua per essere notati”.
Grazie alla radiomica oggi queste informazioni possono essere individuate ed essere utilizzate come strumenti predittivi in molte patologie, e attraverso la medicina personalizzata, trattate con terapie ad hoc, su misura, secondo le caratteristiche genetiche individuali di ogni paziente. “Questa innovazione richiede pero’ un profondo cambiamento della formazione universitaria – continua Scotti – con un maggiore peso per le materie matematiche e statistiche, e la disponibilita’ a confrontarsi con altre professionalita’, come informatici, ingegneri, fisici, matematici”. L’avvento dell’intelligenza artificiale, del machine learning e del deep learning apre la strada ad una nuova interpretazione della figura del radiologo. Emerge una sempre maggiore attenzione al dato, piuttosto che all’immagine diagnostica, e all’informazione quantificabile gestita dai big data, cervelloni in grado di analizzare contemporaneamente una grande quantita’ di dati e algoritmi. Il radiologo funge da “cerniera” in questo nuovo sistema d’analisi, fra i medici di altre specializzazioni e nuovi sistemi sempre piu’ automatizzati, guidati da algoritmi complessi che forniscono informazioni diagnostiche integrate e con implicazioni prognostiche e terapeutiche, che comunque necessitano della comprensione dei medici per la gestione della salute dei propri pazienti.
