Lastra di un cancro (Depositphotos foto) - www.systemscue.it
L’intelligenza artificiale rivoluziona l’oncologia, integrando dati clinici complessi per sviluppare terapie personalizzate.
Quando si parla di cancro, la medicina personalizzata è spesso vista come la chiave per trattamenti più efficaci. L’idea è semplice: adattare le cure alle caratteristiche uniche di ogni paziente. Però, c’è un problema. Finora, questo approccio si è basato su pochi parametri per prevedere come la malattia potrebbe evolvere. E il cancro, beh, è molto più complicato di così. Quei pochi dati non bastano a cogliere tutta la complessità della malattia.
La pratica oncologica utilizza ancora sistemi piuttosto rigidi, come la classificazione degli stadi tumorali. Certo, sono utili, ma non tengono conto di differenze importanti tra i pazienti: il sesso, lo stato nutrizionale, eventuali altre malattie. Tutte cose che possono influenzare enormemente la risposta alle terapie. Insomma, manca ancora quella flessibilità necessaria per trattamenti davvero su misura.
Eppure, oggi la medicina ha accesso a una quantità enorme di dati clinici. Analisi genetiche, immagini diagnostiche, esami di laboratorio… c’è di tutto. Il vero problema è capire come mettere insieme tutte queste informazioni e, soprattutto, come usarle per prendere decisioni più precise e rapide. È un po’ come avere tutti i pezzi di un puzzle ma non sapere bene da dove iniziare a comporlo.
Ed è qui che entra in gioco l’intelligenza artificiale. Le tecnologie di IA, soprattutto quelle definite “spiegabili” (xAI), riescono a scovare connessioni nascoste tra i dati, rivelando dettagli che a occhio nudo – o con metodi tradizionali – sarebbero praticamente impossibili da vedere. Questo sta cambiando il modo in cui possiamo pensare alla personalizzazione delle terapie oncologiche.
Un gruppo di ricercatori della Ludwig-Maximilians-Universität di Monaco, in collaborazione con l’Università di Duisburg-Essen e il Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data, ha messo a punto un sistema innovativo basato sull’intelligenza artificiale per rendere le terapie oncologiche ancora più personalizzate. Hanno sfruttato l’infrastruttura del “smart hospital” dell’Università di Essen per integrare dati di ogni tipo: cartelle cliniche, risultati di laboratorio, immagini mediche e perfino profili genetici dei pazienti.
In pratica, hanno analizzato le informazioni di oltre 15.000 pazienti con 38 tipi diversi di tumori solidi. Ma non si sono fermati lì: hanno preso in considerazione l’interazione di ben 350 parametri diversi. L’intelligenza artificiale non solo ha individuato i fattori più rilevanti per le decisioni cliniche, ma ha anche scoperto connessioni prognostiche tra vari dati che finora erano rimaste nell’ombra. Per essere sicuri dei risultati, hanno testato il modello su più di 3.000 pazienti affetti da tumore al polmone e… ha funzionato.
La cosa più interessante di questo modello è che non è una “scatola nera”. È un’IA spiegabile, il che significa che i medici possono vedere chiaramente come ogni parametro influisce sulla prognosi del paziente. Non è solo una questione di numeri, ma di trasparenza: il medico sa perché il sistema suggerisce una determinata terapia. Questo rende le decisioni cliniche più sicure e personalizzate.
Ma non finisce qui. Questo tipo di tecnologia potrebbe essere utilissima anche nelle emergenze, dove il tempo è prezioso e serve analizzare tutti i dati disponibili il più velocemente possibile. Inoltre, l’IA è in grado di individuare legami complessi tra diversi tipi di tumori, cose che i metodi statistici tradizionali non erano riusciti a cogliere. Adesso, con il supporto di centri come il National Center for Tumor Diseases e il Bavarian Center for Cancer Research, il passo successivo sarà testare tutto questo in studi clinici, per vedere se davvero fa la differenza nella vita dei pazienti.