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Studio sull’intelligenza artificiale nella diagnostica del melanoma

È stato presentato uno studio riguardante l’utilizzo di soluzioni di intelligenza artificiale nella diagnostica del melanoma: gli scienziati dell’Università di Göteborg, con un algoritmo ideato da loro stessi, hanno mostrato la capacità di questa tecnologia di performare allo stesso livello dei dermatologi nella valutazione della gravità del tumore della pelle.

Pubblicato sul Journal of the American Academy of Dermatology, lo studio così come i suoi risultati sono il frutto del lavoro di un gruppo di ricerca presso il Dipartimento di Dermatologia e Venereologia dell’Accademia Sahlgrenska, Università di Göteborg.

Lo studio è stato condotto presso il Sahlgrenska University Hospital di Göteborg: il suo scopo era di addestrare un algoritmo di intelligenza artificiale attraverso il machine learning per determinare se il melanoma cutaneo fosse invasivo e ci fosse un rischio di diffusione (metastatizzazione), o se rimanesse in uno stadio di crescita in cui è confinato all’epidermide, senza rischio di metastasi.

L’algoritmo, ha annunciato il team dell’Università di Göteborg, è stato addestrato e validato su 937 immagini dermatoscopiche di melanoma, e successivamente testato su 200 casi. Tutti i casi inclusi nello studio sono stati diagnosticati da un dermatopatologo.

Sam Polesie
Sam Polesie

Sam Polesie, ricercatore dell’Università di Göteborg e medico specialista presso il Sahlgrenska University Hospital, oltre che autore corrispondente dello studio, ha dichiarato “che nessuno dei dermatologi ha superato significativamente l’algoritmo di machine learning“.

In futuro, una volta rifinito il suo sviluppo, secondo l’autore dello studio l’algoritmo di intelligenza artificiale potrebbe servire come supporto nel compito di valutare la gravità del melanoma della pelle prima dell’operazione, come supporto decisionale clinico.

Tuttavia, sottolinea lo stesso Polesie, prima deve essere ulteriormente perfezionato e sono necessari anche studi prospettici che monitorino i pazienti nel tempo.

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