Colonscopia, algoritmo scova i polipi intestinali

L'intelligenza artificiale applicata alla tomografia individua i tumori del colon allo stadio iniziale. Alleanza con l'endoscopia

La colonscopia e la tomografia evoluta costituiranno un binomio infallibile, in grado di intercettare minuscoli polipi intestinali in fase iniziale. Prodigi degli algoritmi applicati alla diagnostica per immagini. Le nuove tecnologie supportate dall’intelligenza artificiale hanno reso possibile infatti arrivare a una diagnosi sofisticata, capace di scovare microscopiche modificazioni della mucosa enterica. Sarà così più facile distinguere tra polipi, cancro del colon, diverticolite acuta e altri capitoli della patologia chirurgica, guardando le immagini di una tomografia computerizzata, a basso dosaggio.

 

Leggi anche: endoscopia con meno disagi

 

Referti affidabili

Le abilità del radiologo e del gastroenterologo si sposano sempre più spesso con la qualità totale dei referti, riducendo fino allo zero i falsi positivi (diagnosi di tumore errate) e i falsi negativi (mancate diagnosi) grazie alle applicazioni dei mainframe, una garanzia per il paziente, e una tutela medico-legale per lo specialista.

 

Le basi razionali di questa tecnologia sono state descritte su Jama Network Open, l’annuncio proviene dal gruppo di ricerca diretto da Sebastian Ziegelmayer, dell’Università di Monaco. La diverticolite acuta, ad esempio, è un inconveniente abbastanza diffuso, dovuto alla infiammazione dei diverticoli, estroflessioni che si formano a livello della parete dell’intestino, prevalentemente per motivi funzionali, legati alla peristalsi intestinale. Nell’anziano la tonicità della parete del tubo digerente tende a perdere di efficienza, e possono verificarsi sovrinfezioni batteriche, qualcosa di simile a quanto accade (anche nei giovani) negli attacchi di appendicite.

 

Leggi anche: sangue occulto, screening salvavita

 

Diagnosi differenziale

Differenziare la natura dell’ispessimento della parete dell’intestino utilizzando immagini di tomografia computerizzata può essere un compito impegnativo per radiologi e clinici. I sistemi di supporto basati sulla intelligenza artificiale possono migliorare l’accuratezza diagnostica poiché l’algoritmo legge in maniera sistematica le immagini radiologiche. In altre parole l’algoritmo riduce l’incidenza sia dei falsi negativi sia dei falsi positivi, così facendo permette di diagnosticare anche tumori del colon al loro esordio, e quindi potenzialmente affrontati in maniera tempestiva, a seconda dei casi e delle localizzazioni, da chirurgo, radioterapista e oncologo, migliorando ulteriormente l’esito delle cure tanto più la diagnosi è precoce, senza attendere le manifestazioni più eclatanti come strozzature, invaginazioni, alterazioni dell’alvo, occlusione e subocclusione intestinale.