{"id":332215,"date":"2023-01-27T01:00:00","date_gmt":"2023-01-27T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/algoritmo-di-apprendimento-profondo-per-accelerare-la-valutazione-dermatopatologica\/"},"modified":"2023-01-27T01:04:51","modified_gmt":"2023-01-27T00:04:51","slug":"algoritmo-di-apprendimento-profondo-per-accelerare-la-valutazione-dermatopatologica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/it\/algoritmo-di-apprendimento-profondo-per-accelerare-la-valutazione-dermatopatologica\/","title":{"rendered":"Algoritmo di apprendimento profondo per accelerare la valutazione dermatopatologica"},"content":{"rendered":"\n

Gli algoritmi basati sull’AI hanno il potenziale per supportare la diagnosi dermatopatologica in futuro. Attualmente, sono in corso molti sforzi di ricerca in questo senso. Tra l’altro, \u00e8 stato sviluppato un algoritmo di apprendimento profondo che pu\u00f2 essere utilizzato per il rilevamento del carcinoma basocellulare e del carcinoma squamoso. L’obiettivo \u00e8 una valutazione rapida e accurata assistita dall’AI.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Il dottor Daniel Otero Baguer, del Centro di Tecnomatica dell’Universit\u00e0 di Brema, ha mostrato come l’intelligenza artificiale (AI) possa essere utilizzata per l’elaborazione di immagini istologiche sezionali per il rilevamento del cancro della pelle [1]. L’AI dovrebbe un giorno aiutare i dermatopatologi ad esaminare le sezioni di tessuto istologico in meno tempo, senza compromettere la qualit\u00e0 dei risultati della valutazione, ha spiegato il relatore. A tale scopo, \u00e8 stato sviluppato un algoritmo di apprendimento profondo che \u00e8 in grado di rilevare i carcinomi basocellulari (BCC) e i carcinomi squamocellulari (SCC) e di misurare i tumori [2]. Inoltre, viene generato un report automatico, che pu\u00f2 essere controllato dal medico e regolato se necessario. Attualmente, si sta sviluppando uno strumento in stretta collaborazione con i dermatopatologi per colmare il ‘gap’ tra i risultati della ricerca e l’applicabilit\u00e0 nella pratica quotidiana, dice il dottor Otero Baguer.<\/p>\n\n

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Lo strumento AI dimostra una notevole sensibilit\u00e0 e specificit\u00e0<\/h2>\n\n

L’installazione del test presso il reparto di dermatopatologia di Duisburg-Essen \u00e8 in funzione dall’aprile 2021, dice il ricercatore [1]. Un totale di 3527 campioni di BCC sono stati esaminati con l’algoritmo di apprendimento profondo. Sebbene ci siano stati risultati falsi-negativi e falsi-positivi, con una specificit\u00e0 di circa il 98% e una sensibilit\u00e0 di circa il 99%, si tratta di un metodo molto promettente. “Naturalmente cerchiamo continuamente di migliorare l’algoritmo di Deep Learning”, afferma il dottor Otero Baguer [1]. L’obiettivo non \u00e8 quello di sostituire il dermatopatologo, ma di supportare il suo lavoro, dice il ricercatore. Le decisioni basate sull’AI devono essere valutate dal medico, per cui l’intera procedura \u00e8 pi\u00f9 rapida che senza l’uso dell’intelligenza artificiale. Lo strumento AI misura automaticamente lo spessore dei tumori rilevati. Anche in questo caso, l’applicazione dell’AI si \u00e8 rivelata sbagliata in alcuni casi, ma il bilancio complessivo \u00e8 rispettabile: l’algoritmo Deep Learning \u00e8 stato utilizzato su 3315 campioni e in 339 (10,23%) di questi il patologo ha dovuto correggere la misurazione del tumore (Tab. 1) [1]. Questi difetti sono molto presto evidenti al dermatopatologo.<\/p>\n\n

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Implementazione prevista per altre entit\u00e0 tumorali<\/h2>\n\n

La metodologia innovativa \u00e8 stata implementata anche per il rilevamento del carcinoma a cellule squamose (SCC). \u00c8 stato dimostrato che la stessa rete neurale pu\u00f2 distinguere in modo affidabile tra BCC e SCC, ha spiegato il relatore. Un esempio di rapporto generato dall’algoritmo di Deep Learning \u00e8 mostrato nel riquadro. L’idea \u00e8 che la diagnosi iniziale supportata dall’AI sia controllata da un medico in ogni caso. Il testo generato automaticamente pu\u00f2 essere facilmente adattato. L’algoritmo di apprendimento profondo sviluppato dai ricercatori non viene utilizzato solo per BCC e SCC, ma anche per altre entit\u00e0 tumorali come la malattia di Bowen, ha detto il relatore. \u00c8 stato lanciato anche un progetto per il rilevamento automatico delle metastasi del melanoma nei linfonodi, finanziato dalla Fondazione Hiege [3].<\/p>\n\n

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Congresso: Congresso sul cancro della pelle \/ Gruppo di lavoro Oncologia dermatologica<\/em>
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Letteratura:<\/p>\n\n

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  1. “Uso dell’intelligenza artificiale nell’istologia di BCC e SCC”, Daniel Otero Baguer, MD, Congresso tedesco sul cancro della pelle, 15.09.2022<\/li>\n\n\n\n
  2. Le’Clerc Arrastia J, et al: UNet supervisionato in profondit\u00e0 per la segmentazione semantica per assistere la valutazione dermato-patologica del carcinoma basocellulare. J Imaging 2021; 7(4): 71.<\/li>\n\n\n\n
  3. “Definizione di un algoritmo di riconoscimento dei pattern per il rilevamento istologico dei linfonodi sentinella schermati nei pazienti con melanoma”, https:\/\/hautkrebsstiftung.de\/forschungsprojekte-zur-melanomforschung,<\/a>(ultimo accesso 08.12.2022).<\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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