L’University Hospitals Cleveland Medical Center in Ohio ha stretto una partnership con Qure.ai, innovatore globale nell’IA applicata alla sanità, per trasformare il modo in cui il tumore al polmone viene diagnosticato e trattato, potenzialmente salvando migliaia di vite grazie a un intervento più tempestivo.
Il tumore al polmone resta la forma di cancro più letale negli Stati Uniti, causando più decessi di quelli al seno, colon e prostata messi insieme. Il problema principale è la diagnosi tardiva: la maggior parte dei casi viene scoperta negli stadi tre o quattro, quando i tassi di sopravvivenza crollano a una sola cifra.
"Avevamo bisogno di un modo per trovare il tumore al polmone precocemente. È come cercare un ago in un pagliaio. Ed è qui che entra in gioco l’IA", spiega il dottor Samir Shah, Chief Medical Officer di Qure.ai. L’algoritmo qXR-LN, approvato dalla FDA, funge da ulteriore supporto per i radiologi, identificando noduli polmonari sospetti di dimensioni comprese tra 6 e 30 mm che potrebbero sfuggire durante gli esami di routine.
Il sistema di IA è stato addestrato su un impressionante dataset di 15 milioni di radiografie toraciche, permettendogli di rilevare pattern sottili invisibili all’occhio umano. Quando vengono individuati noduli sospetti, l’IA li segnala automaticamente per ulteriori approfondimenti, consentendo potenzialmente di intercettare i tumori allo stadio uno o due, quando le probabilità di successo delle terapie possono raggiungere il 60-70%.
Il dottor Amit Gupta, responsabile della Divisione di Imaging Cardiotoracico presso l’University Hospitals, sottolinea che, sebbene la TAC resti il gold standard per lo screening del tumore al polmone, questa è spesso riservata a soggetti ad alto rischio come i fumatori. L’approccio con radiografie potenziate dall’IA potrebbe ampliare il campo di applicazione, poiché le radiografie toraciche vengono eseguite di routine per molteplici motivi clinici e richiedono meno infrastrutture.
La sperimentazione clinica presso l’University Hospitals dovrebbe proseguire ancora per 9-10 mesi, durante i quali i ricercatori confronteranno le capacità di rilevamento dell’IA con le interpretazioni tradizionali dei radiologi. Se avrà successo, questa tecnologia potrebbe ridefinire i protocolli di screening del tumore al polmone a livello nazionale e, in futuro, essere estesa anche ad altri tumori difficili da individuare.