La diagnosi precoce dei melanomi maligni è di fondamentale importanza prognostica. Per migliorare la sensibilità e la specificità, oggi sono disponibili diversi altri metodi diagnostici non invasivi, tra cui i modelli di deep learning, oltre alla dermoscopia digitale sequenziale.
In uno studio retrospettivo trasversale, le reti neurali convoluzionali (CNN) sviluppate per la classificazione diagnostica delle lesioni cutanee basata sulle immagini sono state confrontate con la strategia di monitoraggio sequenziale [1–3]. Il materiale di prova utilizzato era costituito da quartetti di immagini di 59 pazienti ad alto rischio, ciascuno con tre nevi e un melanoma originariamente diagnosticati sulla base di cambiamenti sequenziali mediante dermoscopia digitale [3]. Sono state utilizzate due reti neurali convalidate per valutare i quartetti di immagini al basale e al momento della diagnosi di melanoma. Inoltre, i quartetti di base sono stati valutati da 26 dermatologi. Il criterio di riferimento era il numero di quartetti con una classificazione completamente corretta.
Risultati dello studio e conclusioni
Al basale, le reti hanno classificato correttamente tutte le lesioni nel 15,3% e nel 13,6% dei 59 quartetti, rispettivamente [3]. Ciò corrisponde a una sensibilità del 25,4% e del 28,8% e a una specificità del 92,7% e del 75,7%, rispettivamente. Dopo il monitoraggio sequenziale al momento della diagnosi di melanoma, la sensibilità è migliorata rispettivamente al 44,1% e al 49,2%, grazie allo sviluppo di ulteriori caratteristiche morfologiche del melanoma. I dermatologi hanno classificato correttamente una media di 24 (22-27) dei 59 quartetti al basale, essendo stati informati che ogni quartetto conteneva esattamente un melanoma. In una valutazione alternativa dei risultati della CNN, un quartetto era già considerato correttamente classificato non appena al melanoma veniva assegnato il punteggio di malignità più alto nel quartetto. Con questo approccio, le due CNN hanno classificato correttamente rispettivamente 28 (47,5%) e 22 (37,3%) dei 59 quartetti di base. La conclusione degli autori dello studio è, da un lato, che le reti neurali studiate non possono sostituire la strategia di monitoraggio sequenziale per il rilevamento del melanoma e, dall’altro, che i dermatologi e la rete neurale insieme sembrano ottenere migliori prestazioni diagnostiche nel rilevamento sequenziale del melanoma [3].
Congresso: DDG compatto e pratico
Letteratura:
- Sies K: JDDG 2021; 19(6): 842-851.
- Jutzi TB, Brinker TJ: Dtsch Arztebl 2020; 117(24): [14]; DOI: 10.3238/PersDerma.2020.06.12.03
- Winkler J, et al.: Le reti neurali possono sostituire la dermatoscopia digitale sequenziale nei pazienti ad alto rischio? Dermatologie kompakt und praxisnah 18.-20.02.2022, Abstractband, P015.
PRATICA DERMATOLOGICA 2022; 32(3): 38
