{"id":329710,"date":"2021-02-18T01:00:00","date_gmt":"2021-02-18T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/intelligenza-artificiale-e-big-data-una-tendenza-anche-in-dermatologia\/"},"modified":"2021-02-18T01:00:00","modified_gmt":"2021-02-18T00:00:00","slug":"intelligenza-artificiale-e-big-data-una-tendenza-anche-in-dermatologia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/it\/intelligenza-artificiale-e-big-data-una-tendenza-anche-in-dermatologia\/","title":{"rendered":"Intelligenza artificiale e ‘big data’ – una tendenza anche in dermatologia"},"content":{"rendered":"

Soprattutto nel campo del riconoscimento delle immagini mediche, le applicazioni di intelligenza artificiale (AI) sono ben sviluppate, il che rappresenta un campo di applicazione molto interessante per la dermatologia. Per un’adeguata implementazione delle innovazioni digitali, i regolamenti delle autorit\u00e0 sanitarie e le raccomandazioni delle linee guida sono strumenti normativi importanti. Al momento ci sono molte cose in corso a questo proposito.<\/strong><\/p>\n

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L’intelligenza artificiale (AI) \u00e8 sempre pi\u00f9 utilizzata in medicina a supporto delle competenze umane, \u00e8 di grande attualit\u00e0 in tempi di COVID-19 e si prevede che diventer\u00e0 sempre pi\u00f9 importante in futuro. (Fig. 1). <\/span>Con le tecnologie AI, i computer possono essere addestrati a elaborare grandi quantit\u00e0 di dati e a riconoscere determinati modelli nei dati. (Panoramica 1). <\/span>Il potenziale di queste applicazioni e i possibili pericoli nell’interazione tra l’uomo e l’intelligenza artificiale sono oggetto di numerosi studi attuali. Al Congresso annuale virtuale dell’EADV di quest’anno, gli esperti internazionali hanno riassunto le attuali scoperte in questo campo.<\/p>\n

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Opportunit\u00e0 e rischi delle applicazioni digitali nel settore sanitario<\/h2>\n

Nella sua conferenza, l’ingegnere e imprenditore Jacques Biot, ex presidente dell’\u00c9cole Polytechnique di Parigi, ha mostrato che le applicazioni basate sull’intelligenza artificiale (AI) nel settore sanitario non solo presentano alcuni rischi, ma anche molte opportunit\u00e0 e possono contribuire a risparmiare risorse [1]. Alla luce dei crescenti volumi di dati, le soluzioni per una gestione efficiente dei dati stanno acquisendo sempre pi\u00f9 importanza e possono essere un elemento importante della medicina personalizzata, secondo la pubblicazione di Matheney et al. [2]. Nel contesto dell’implementazione delle tecnologie digitali nel settore sanitario, le normative sono uno strumento importante. Negli Stati Uniti sono successe molte cose in questo settore, di recente. Nell’aprile 2018, la FDA (Food and Drug Administration statunitense) ha approvato un dispositivo medico che utilizza algoritmi AI per il rilevamento precoce della retinopatia. Si tratta della prima approvazione da parte della FDA di un dispositivo che pu\u00f2 essere utilizzato indipendentemente dalla valutazione di un medico [3]. Inoltre, la FDA ha sviluppato un quadro normativo specifico per l’implementazione di metodi di IA nel software medico (“software come dispositivo medico”, SaMD), nell’ambito del “Piano d’azione per l’innovazione della salute digitale” [4]. La traduzione delle scoperte scientifiche in applicazioni cliniche, compresa la certificazione da parte delle autorit\u00e0 sanitarie, \u00e8 una delle principali sfide nel campo della salute digitale. In sintesi, le applicazioni AI svolgeranno un ruolo sempre pi\u00f9 importante nella medicina di precisione, ottimizzando l’uso delle risorse e consentendo alle persone di accedere ai servizi sanitari indipendentemente dalla loro posizione. La collaborazione multidisciplinare \u00e8 essenziale per lo sviluppo e l’implementazione di applicazioni digitali valide, compresa la regolamentazione da parte delle autorit\u00e0 sanitarie e di altri enti.<\/p>\n

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Diagnosi del cancro della pelle assistita dall’AI<\/h2>\n

Josep Malvehy, MD, Dipartimento di Dermatologia, Ospedale Universitario di Barcellona [5] ha parlato dell’uso delle applicazioni digitali nella diagnosi delle lesioni pigmentate. Il fatto che il supporto di uno strumento AI possa aumentare l’accuratezza della valutazione diagnostica \u00e8 dimostrato dai risultati di un esperimento condotto da MedUni Vienna, pubblicato quest’anno sulla rivista Nature [6]. Nel processo, a 302 medici sono state presentate immagini dermatoscopiche di lesioni cutanee benigne e maligne, prima senza e poi con il supporto dell’intelligenza artificiale, per la valutazione. Esistono tre varianti: Nel primo caso, l’AI ha mostrato all’esaminatore le probabilit\u00e0 di tutte le possibili diagnosi, nel secondo caso la probabilit\u00e0 di un cambiamento maligno e nel terzo caso una selezione di immagini simili con diagnosi note, paragonabile a una ricerca di immagini tramite Google. \u00c8 emerso che nel primo caso, la collaborazione con l’AI ha migliorato l’accuratezza diagnostica degli esaminatori di oltre il 10%. Questi risultati confermano i risultati degli studi precedenti. In di uno studio pubblicato l’anno scorso da Tschandl et al. in cui 511 professionisti medici umani hanno gareggiato contro 139 algoritmi di riconoscimento delle immagini (77 laboratori diversi in tutto il mondo) per valutare le lesioni pigmentate nell’ambito dell’ISIC Challenge dell’International Skin Imaging Collaboration [7]. Le macchine sono state addestrate su un database di immagini contenente oltre 10.000 immagini di microscopia ottica di sette diverse classi di lesioni cutanee pigmentate. Nell’esperimento, a tutti i partecipanti sono state presentate in modo casuale 30 immagini ciascuno su una piattaforma online da un pool di nuove foto non disponibili nel database delle immagini. Sebbene i programmi di riconoscimento delle immagini abbiano ottenuto risultati leggermente migliori, non possono sostituire gli esseri umani con le loro attuali capacit\u00e0, concludono gli autori, perch\u00e9 la diagnosi di un paziente implica anche l’osservazione del decorso della malattia e la sua interpretazione nel contesto generale. Ma questi due studi mostrano il potenziale delle applicazioni AI come strumento di supporto nel campo della diagnostica del cancro della pelle. In conclusione, il relatore ha sottolineato ancora una volta l’importanza delle normative per lo sviluppo e l’utilizzo delle app in un contesto di ‘mondo reale’. (Box). <\/span><\/p>\n

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Fonte: EADV 2020<\/em>
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Letteratura:<\/p>\n

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  1. Biot J: Conseguenze dell’apprendimento profondo per il sistema sanitario. Jacques Biot, Parigi. Intelligenza artificiale e big data, EADV Vienna (virtuale), 29.10.2020<\/li>\n
  2. Matheny ME, et al: L’intelligenza artificiale nell’assistenza sanitaria. Un rapporto dell’Accademia Nazionale di Medicina. JAMA 2020; 323(6): 509-510.<\/li>\n
  3. Food & Drug Administration statunitense: la FDA autorizza la commercializzazione di un dispositivo basato sull’intelligenza artificiale per rilevare alcuni problemi oculari legati al diabete, www.fda.gov\/news-event. Ultima chiamata 02.11.2020<\/li>\n
  4. U.S. Food & Drug Administration: Software come dispositivo medico (SaMD), www.fda.gov\/medical-devices\/digital-health-center-excellence<\/li>\n
  5. Malvehy J : Diagnosi delle lesioni pigmentate. Josep Malvehy, MD, Intelligenza artificiale e big data, EADV Vienna (virtuale), 29.10.2020<\/li>\n
  6. Tschandl P, et al.: Collaborazione uomo-computer per il riconoscimento del cancro della pelle. Nature Medicine 2020; 26: 1229-1234.<\/li>\n
  7. Tschandl P, et al: Confronto tra l’accuratezza dei lettori umani e gli algoritmi di apprendimento automatico per la classificazione delle lesioni cutanee pigmentate: uno studio diagnostico internazionale, aperto e basato sul web. Lancet Oncol 2019; 20(7): 938-947.<\/li>\n
  8. Krittanawong C, et al: Apprendimento profondo per la medicina cardiovascolare: una guida pratica. Eur Heart J 2019; 40(25): 2058-2073.<\/li>\n
  9. Keutzer L, Simonsson USH: App per dispositivi medici: introduzione agli aspetti normativi per gli sviluppatori. JMIR Mhealth Uhealth 2020; 8(6): e17567.<\/li>\n
  10. Regolamento sui dispositivi medici (MDR [EU]) 2017\/745, https:\/\/eur-lex.europa.eu, ultimo accesso 02.11.2020<\/li>\n
  11. Svizzera digitale, www.digitalerdialog.ch\/de\/neue-schwerpunkte-fur-die-digitale-schweiz, ultimo accesso 02.11.2020<\/li>\n
  12. Interpharma, www.interpharma.ch\/themen\/fuhrend-in-forschung-entwicklung\/mit-hochwertigen-gesundheitsdaten-medizinischen-fortschritt-sichern\/kuenstliche-intelligenz-ki\/, ultimo accesso 02.11.2020<\/li>\n<\/ol>\n

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    DERMATOLOGIE PRAXIS 2020; 30(6): 55-56 (pubblicato il 9.12.20, prima della stampa).<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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