Utilizzare l'intelligenza artificiale
nella lettura delle immagini diagnostiche per decidere se
sottoporre o meno il paziente oncologico alla chemioterapia: è
la sfida del progetto "Peerad - PrEdicting Endopredict score
with Radiomics", proposto dal gruppo di ricerca di biostatistica
e bioinformatica dell'Istituto Tumori Giovanni Paolo II di Bari,
Istituto di Ricovero e Cura a Carattere Scientifico che ha
ottenuto un finanziamento di 400 mila euro dal ministero della
salute, nell'ambito dei progetti di ricerca finalizzata. Su 403
progetti di ricerca presentati nella tipologia progettuale
"Giovani ricercatori under 40", 123 sono stati ammessi al
finanziamento e solo 4 nel sud Italia. In particolar modo, i
ricercatori dell'oncologico barese si concentreranno su uno
specifico gruppo di pazienti, affette da tumore della mammella
ormono-responsive HER2 negativo, con un rischio clinico
intermedio di ricaduta della malattia. "Non tutti i malati
oncologici - spiegano dall'Oncologico - hanno bisogno di
chemioterapia. È ormai dimostrato che, per alcuni tipi di tumore
della mammella, le pazienti non traggono alcun beneficio dalla
chemio. Ma come può il medico oncologo discriminare un tipo di
tumore dall'altro e, di conseguenza, scegliere la terapia più
efficace e meno aggressiva? Un aiuto fondamentale può arrivare
dall'intelligenza artificiale". "L'idea alla base del nostro
lavoro - spiega Annarita Fanizzi, primo ricercatore del progetto
- è che, prima di indirizzare le pazienti verso il test
genomico, il medico oncologo possa usufruire dell'intelligenza
artificiale e della digital pathology per orientare le sue
scelte terapeutiche". Nel concreto, i dati clinici della
paziente e i dati delle immagini ecografiche acquisite in fase
di diagnosi vengono "interpretate" tramite sofisticati software
che restituiscono poi risultati attendibili e accurati.
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