L’intelligenza artificiale può fare una prima diagnosi di melanoma con una precisione convincente. Solo i casi veramente sospetti devono essere visitati da un dermatologo. Le app con effetto photoaging rafforzano anche la consapevolezza della prevenzione.
Il rapporto tra i nei benigni escissi per sospetto e i melanomi maligni effettivamente diagnosticati è il Numero Necessario per il Trattamento (NNT). Si tratta del numero di trattamenti (escissioni) che devono essere eseguiti per ottenere un evento terapeutico desiderato (melanoma rimosso). È un indicatore dell’accuratezza diagnostica nella clinica e dell’uso efficiente delle risorse mediche. L’intervento chirurgico non necessario può essere evitato con un NNT basso. Secondo gli studi [1,2] gli specialisti hanno un NNT compreso tra circa 6 e 8. Negli studi medici di base può essere 17 o (significativamente) di più; i medici di base con un interesse in questo settore arrivano a valori di NNT intorno a 9.
Il programma commerciale MoleMap (https://molemap.net.au), nel corso del quale medici australiani, neozelandesi e americani esperti nella diagnosi precoce del melanoma offrono “pacchetti di check-up” a bassa soglia, vanta un NNT di 4. I pazienti decidono autonomamente se e in che misura partecipare al programma di screening. Questo ha portato a un database di oltre sei milioni di lesioni fotografate, sia a livello macro (immagine clinica ingrandita) che a livello micro (tramite dermatoscopio, polarizzato/non polarizzato).
L’intelligenza artificiale raggiunge un NNT di 7
I ricercatori IBM australiani hanno utilizzato parte di questi dati, ossia 40 173 immagini di 8882 pazienti, insieme alle informazioni diagnostiche, per insegnare a una rete neurale artificiale come diagnosticare il melanoma. L’intelligenza artificiale ha quindi imparato a classificare le lesioni in “melanoma” e “non melanoma” (carcinoma a cellule basali, carcinoma a cellule squamose e dodici malattie benigne) sulla base di micro e macro immagini. I dati dell’80% dei pazienti – selezionati in modo casuale – sono serviti come base per l’algoritmo di apprendimento, il restante 20% come test per l’accuratezza del modello.
In effetti, l’intelligenza artificiale ha ottenuto un NNT di 7 quando il numero di lesioni raccomandate per il trattamento dall’algoritmo è stato confrontato con le diagnosi di melanoma effettuate dai dermatologi MoleMap. Tradotto, questo significa: L’intelligenza artificiale si è mossa nell’ambito dei valori degli specialisti.
L’accordo con la diagnosi del dermatologo è stato del 96,58% (micro), 96,34% (macro) e 96,75% (micro e macro combinati). L’area sotto la curva (AUC) era superiore a 0,9. Il test ha quindi discriminato in modo pulito e clinicamente rilevante.
Grazie al buon accordo con la diagnosi degli esperti, l’algoritmo potrebbe essere utilizzato in futuro per garantire che solo le lesioni veramente sospette arrivino al dermatologo. Il tasso di lesioni ammissibili si riduce, l’efficienza dei test aumenta. A proposito, sviluppi simili sono stati segnalati anche in Svizzera qualche anno fa (Skin App dell’Università di Scienze Applicate e Arti di Lucerna).
Invecchiamento artificiale tramite app come strumento educativo?
Interessanti riflessioni sulla digitalizzazione sono arrivate anche dalla Germania. Se l’esposizione ai raggi UV (non protetta) è il principale fattore di rischio per il cancro della pelle, non è possibile sensibilizzare il pubblico in generale attraverso i media digitali? Ad esempio, le applicazioni per la modifica del viso, molto diffuse e principalmente orientate all’intrattenimento, potrebbero essere utilizzate per questo? La procedura è familiare: È necessario un “selfie” del proprio volto che, con un clic, appare improvvisamente invecchiato o ringiovanito di diversi anni, mescolato con le sembianze di un altro (face swap) o cambiato di sesso.
I ricercatori tedeschi hanno ideato un’app in questo stile che “evoca” il fotoinvecchiamento e il cancro della pelle sul viso dell’utente. In particolare, l’aspetto futuro può essere osservato in 3D e su un arco di vita che va dai cinque ai 30 anni (a seconda che si protegga o meno dal sole ogni giorno). Questo rende visibili e tangibili gli effetti dell’invecchiamento cutaneo precoce indotto dai raggi UV. Il carcinoma a cellule squamose e il melanoma vengono aggiunti all’aspetto con un pulsante. Il risultato è di nuovo adattato all’uso della protezione solare. Inoltre, ci sono informazioni sulla probabilità e sui rischi di sviluppare il cancro della pelle. In termini di apprendimento, l’applicazione mostra come proteggersi in modo ottimale dal sole e come riconoscere le lesioni cutanee sospette.
Per verificare come l’applicazione viene recepita dal gruppo target, 25 studenti di entrambi i sessi sono stati intervistati presso l’Ospedale Universitario di Essen, utilizzando un questionario anonimo. Utilizzando una scala Likert a cinque punti, sono state registrate varie opinioni sull’applicazione da parte di un ventiduenne medio (Tab. 1) . Il feedback è stato prevalentemente positivo.
Nel maggio 2017, l’applicazione è stata rilasciata, insieme a un poster corrispondente per l’integrazione nel programma scolastico. I ricercatori sperano che il focus sull’estetica/cosmesi porti a una maggiore consapevolezza, soprattutto tra i giovani a rischio. Naturalmente, questo dà al progetto una certa superficie di attacco. Una corrispondente riduzione dei contenuti e una presentazione divertente del problema sono davvero la strada da percorrere nella prevenzione del cancro della pelle? Le risposte varieranno – ma è chiaro che la generazione più giovane deve essere sensibilizzata sul tema e che le solite argomentazioni a favore della protezione solare non funzionano in tutte le popolazioni. I calcoli del rischio astratto possono mancare il loro obiettivo, una campagna di prevenzione e un trattamento orientato al gruppo target possono essere proficui in questo contesto.
Fonte:9° Congresso Mondiale del Melanoma, 18-21 ottobre 2017, Brisbane
Letteratura:
- Sidhu S, et al: Il numero di nei benigni asportati per ogni melanoma maligno: il numero necessario per il trattamento. Clin Exp Dermatol 2012 Jan; 37(1): 6-9.
- Rosendahl C, et al: L’impatto della sottospecializzazione e dell’uso della dermatoscopia sull’accuratezza della diagnosi di melanoma tra i medici di base in Australia. J Am Acad Dermatol 2012 Nov; 67(5): 846-852.
PRATICA DERMATOLOGICA 2017; 27(6): 42-43
