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Diagnostica: in gastroenterologia IA supera gli endoscopisti

(Reuters Health) – Un gruppo di ricercatori di Taiwan è riuscito ad applicare l’intelligenza artificiale (IA) nell’ambito della gastroenterologia, in particolare nella valutazione delle immagini di piccoli polipi, inferiori ai 5 millimetri, a livello del colon-retto, ottenute con l’endoscopio. Secondo quanto riportato su Gastroenterology da Vincent Tseng e colleghi, dell’Institute of Data Science and Engineering alla National Chiao Tung University, il  avrebbe mostrato performance superiori a quelle di endoscopisti esperti.

L’esperienza
Il sistema è riuscito a classificare i polipi come neoplastici o iperplastici con una precisione del 90,1%, mentre due endoscopisti, con almeno cinque anni di esperienza, li hanno classificati con un’accuratezza, rispettivamente, del 90,5 e dell’87%. Quattro specialisti con un solo anno di esperienza sarebbero arrivati a un’accuratezza tra l’88% e l’80,3%. Inoltre, l’intelligenza artificiale è stata anche più veloce, con un tempo di classificazione, in media, di 0,45 secondi contro l’1,54 degli endoscopisti esperti e l’1,77 dei non esperti. Il sistema, chiamato DNN-CAD (computer-aided diagnosis with a deep neural network) è stato sviluppato grazie a una collaborazione tra medici e informatici e utilizza TensorFlow, una library open-source di Google. Per mettere a punto il sistema, gli scienziati hanno prima allenato DNN-CAS esponendolo a 2.157 immagini di polipi sia neoplastici che non-neoplastici, dalle quali il sistema ha imparato a distinguere le caratteristiche. Quindi i ricercatori hanno testato il software con 284 nuove immagini separate. I risultati istologici erano lo standard di confronto. L’obiettivo del team di Taiwan è ora di sviluppare un sistema real-time a uso clinico per la classificazione di polipi come iperplastici, adenoma/carcinoma in situ o cancro avanzato, per aiutare gli endoscopisti a prendere le decisioni più opportune per i pazienti.

Fonte: Gastroenterology
Scott Baltic
(Versione italiana Quotidiano Sanità/Popular Science)

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