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Intelligenza artificiale aiuta a distinguere miomi e sarcomi

Intelligenza artificiale aiuta a distinguere miomi e sarcomi

Applicata a ecografie aumenta dell'80% precisione della diagnosi

ROMA, 11 maggio 2021, 18:22

Redazione ANSA

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- RIPRODUZIONE RISERVATA

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Grazie all'intelligenza artificiale applicata alle immagini ecografiche si aumenta dell'80% l'accuratezza della diagnosi che permette di distinguere tra miomi e sarcomi uterini. Questo il risultato di uno studio dell'Istituto nazionale dei tumori (Int) di Milano, pubblicati sulla rivista Gynecologic Oncology, che ha importanti ricadute dal punto di vista dell'operazione a cui la paziente andrà incontro.
    I miomi uterini sono una patologia benigna e diffusa, mentre i miosarcomi rappresentano un tumore raro e dalla prognosi spesso negativa. Le due patologie necessitano di un approccio chirurgico diverso: un intervento inadeguato in caso di sarcoma occulto peggiora la prognosi del paziente; al contrario, un'operazione molto invasiva in caso di mioma può avere conseguenze importanti ma non sempre è giustificata. Ma distinguere tra i due è difficile. "L'ecografia rappresenta la metodica diagnostica di primo approccio alla paziente con neoformazione miometriale uterina - spiega Valentina Chiappa, Dirigente medico presso l'Uoc di Ginecologia Oncologica dell'Int di Milano - è una metodica rapida e sempre disponibile, ma non sempre dirimente in queste diagnosi difficili" e "in caso di neoformazione mesenchimale uterina spesso anche l'ecografista esperto brancola nel buio". Lo studio, condotto in collaborazione con lo spin-off universitario DeepTrace Technologies Iuss-Pavia, ha usato un modello predittivo basato sull'applicazione della radiomica, che consente, attraverso metodi matematici, di trarre molte informazioni in più dalle normali immagini ecografiche. I ricercatori hanno reclutato 70 donne con lesioni mesenchimali uterine (20 con diagnosi istologica di sarcoma e 50 miomi). Sono state individuate 308 caratteristiche radiomiche che hanno permesso di creare un classificatore di apprendimento automatico tramite intelligenza artificiale capace di un'accuratezza diagnostica superiore all'80%. "Il risultato era indipendente dall'esperienza dell'operatore, quindi riproducibile", precisa Isabella Castiglioni, ordinario di Fisica Applicata all'Università degli Studi di Milano-Bicocca e co-fondatrice DeepTrace Technologies.
    "Un'accurata diagnosi preoperatoria delle neoformazioni miometriali è essenziale per pianificare una chirurgia adeguata - afferma Francesco Raspagliesi, direttore dell'Uoc di Ginecologia Oncologica dell'Int -perché ci permette di optare per una chirurgia laparotomica e demolitiva così da non peggiorare la prognosi della paziente in caso di sarcoma, oppure per una tecnica mininvasiva risparmiando inutile morbidità in caso di mioma uterino".
   

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