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L’intelligenza artificiale per caratterizzare con precisione i polipi del colon

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Micrograph of a colorectal tubular adenoma. No high grade dysplasia. H&E stain. Nephron.

Il cancro del colon è una delle principali cause di mortalità oncologica nei paesi sviluppati. Nella maggior parte dei casi questa malattia può essere prevenuta, se vengono individuati e rimossi i suoi precursori: i polipi del colon.

La colonscopia è l’esame ideale per un efficace intervento di prevenzione, perché consente di identificare le lesioni precancerose e ne permette la loro asportazione. A volte però è difficile per l’operatore discriminare con assoluta certezza tra i polipi adenomatosi, verosimilmente preneoplastici, da quelli innocui, che non richiedono una resezione.

Per aiutare gli endoscopisti nel loro lavoro di screening, esistono sistemi computerizzati di analisi, in grado di determinare con maggior precisione la natura dei polipi.

Intelligenza artificiale e colonscopia: lo studio

Un recente studio, pubblicato su Annals of Internal Medicine, ha valutato l’utilità di questi sistemi computerizzati, impiegando endocitoscopi, una tecnologia endoscopica per la microscopia in-vivo. Questi strumenti permettono un ingrandimento di fattore x520, fornendo una visualizzazione microvascolare e cellulare dei polipi, grazie all’applicazione di una modalità di imaging a banda stretta e mediane una colorazione al blu di metilene.

Sono stati sottoposti all’esame 791 pazienti. Sui polipi diminutivi rilevati (≤ 5 mm), è stato quindi fatto un confronto tra diagnosi in tempo reale, ottenuta con colonscopia assistita da computer, e diagnosi patologica del campione resecato.

L’endpoint primario dello studio era verificare se la colonscopia assistita da computer raggiungesse un valore predittivo negativo del 90% o superiore, nell’identificazione di adenomi rettosigmoidei diminutivi. Sono stati inoltre definiti due scenari, migliore e peggiore, assumendo che i polipi privi di diagnosi alla colonscopia o all’esame patologico, fossero rispettivamente veri-positivi o falsi-positivi, oppure veri-negativi o falsi-negativi.

I risultati dello studio

In 325 pazienti sono stati identificati 466 polipi diminutivi, con un tasso di previsione patologica del 98,1%.

I valori predittivi negativi per gli adenomi rettosigmoidei diminutivi utilizzando la colorazione erano 96,4%, nel caso dello scenario migliore, 93,7% per lo scenario peggiore. Utilizzando l’imaging a banda stretta sono risultati 96,5% nello scenario migliore e 95,2% nello scenario peggiore.

La colonscopia assistita da un’analisi computerizzata ha quindi superato brillantemente questo esame, dimostrando una elevata sensibilità e specificità diagnostica. Il significativo aiuto all’operatore fornito da questo tipo di strumenti, può rendere certamente più efficaci le misure di prevenzione e cura del cancro del colon.

 

Franco Folino

 

 

Yuichi Mori, et al. Real-Time Use of Artificial Intelligence in Identification of Diminutive Polyps During Colonoscopy: A Prospective Study. Ann Intern Med. 2018.

 

 

 

 

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Franco Folino è un medico chirurgo, specialista in cardiologia, e un giornalista. Ha iniziato a lavorare come cronista alla fine degli anni settanta, scrivendo articoli per diverse riviste italiane di sport motoristici, e in seguito anche in media televisivi privati, estendendo il suo interesse in altri campi dell’informazione. Ha pubblicato differenti articoli scientifici ed editoriali su prestigiose riviste internazionali. Ha contribuito alla nascita di Newence, diventandone il direttore responsabile dal marzo del 2017.

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