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Intelligenza artificiale: più affidabile dell’occhio umano nel rilevare il cancro alla pelle

I ricercatori di uno studio, pubblicato sugli Annali di Oncologia, sostengono che l'intelligenza artificiale, nota anche come rete neurale convoluzionale (CNN), risulterebbe più affidabile dei dermatologi nel diagnosticare il tumore alla pelle. La CNN è ispirata ai processi biologici in atto quando i neuroni nel cervello sono collegati tra loro e rispondono agli input che ricevono dagli occhi. La rete neurale convoluzionale è paragonabile a una persona che impara molto velocemente ed è in grado di migliorare sempre più le sue prestazioni in base proprio a ciò che apprende. Questo processo è chiamato "machine learning".

Il dottor Holger Haenssle, autore dello studio e professore dipartimento di dermatologia dell'Università di Heidelberg in Germania, ha confrontato la CNN con il cervello di un bambino, spiegando che la tecnologia è migliorata con ogni sessione di allenamento.

In questo studio, i ricercatori si sono adoperati per addestrare la CNN per identificare il cancro della pelle mostrando oltre 100 000 immagini di melanomi maligni (la forma più letale del cancro alla pelle) e nei di natura innocua, indicando la diagnosi per ciascuna immagine. I ricercatori hanno poi confrontato i risultati della CNN con le prestazioni dei dermatologi, scoprendo che CNN dimostrava di avere un margine d'errore inferiore rispetto ai medici. I dermatologi hanno rilevato con una media di precisone dell'86,6% nella rilevazione dei melanomi e una media di rilevazione del 71,3% nella rilevazione dei nevi. Mentre la CNN è risultata avere una media di rilevazione dei melanomi del 95%.

In seguito, sono state somministrate informazioni cliniche sui pazienti ai dermatologi, portando la media del riconoscimento del melanoma all'88,9%, mentre per quanto riguarda la media di rilevazione dei nevi benigni al 75,7%. tuttavia la CNN,  che stava ancora lavorando esclusivamente con immagini dermoscopiche senza ulteriori informazioni cliniche, continuava a superare le capacità diagnostiche dei medici.

"Questi risultati”, afferma il Dr. Haenssle, “mostrano che le reti neurali convoluzionali di apprendimento approfondito sono in grado di superare le capacità diagnostiche dei dermatologi, inclusi esperti ampiamente addestrati, nel compito di rilevare i melanomi". Continua Haenssle: "La CNN può essere utile ai medici coinvolti nello screening del cancro della pelle come aiuto nella decisione di effettuare una biopsia di una lesione. La maggior parte dei dermatologi utilizza già sistemi di dermoscopia digitale per immagini e per memorizzare le lesioni per la documentazione e il follow-up. La CNN può quindi valutare facilmente e rapidamente l'immagine memorizzata fornendo un'opinione da esperti sulla probabilità che la lesione sia un melanoma".

Fonte: The Guardian

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