La sfida della previsione nel trattamento oncologico
(Adnkronos) – Andrea Laghi, direttore del dipartimento di Diagnostica per immagini dell’Irccs Istituto Clinico Humanitas e professore ordinario di Radiologia presso la Humanitas University, ha sottolineato l’importanza di prevedere la risposta terapeutica nei pazienti oncologici. Durante il 52° Congresso della Società Italiana di Radiologia Medica e Interventistica, in corso a Milano fino all’8 novembre, Laghi ha affermato: “Sarebbe cruciale, già al momento della diagnosi, comprendere come un tumore evolverà e come risponderà alle specifiche opzioni di trattamento selezionate”. Seppur non siano attualmente disponibili strumenti definitivi, vari consorzi internazionali stanno lavorando per raccogliere milioni di immagini di pazienti oncologici, applicando algoritmi di intelligenza artificiale per fornire prognosi più accurate sin dalla diagnosi.
I benefici dell’intelligenza artificiale nella diagnostica
Laghi ha evidenziato i numerosi vantaggi dell’applicazione dell’intelligenza artificiale nella diagnostica per immagini, sia per i medici che per i pazienti. “Le nostre apparecchiature sono dotate di sistemi integrati che ottimizzano, ad esempio, il posizionamento dei pazienti durante le radiografie, garantendo uno standard qualitativo costante attraverso i vari esami”, ha spiegato. “In ambito di risonanza magnetica, l’AI consente di ridurre significativamente i tempi di acquisizione, migliorando il comfort del paziente, che non deve rimanere a lungo all’interno del tubo. Inoltre, per esami che comportano radiazioni come la tomografia computerizzata (TC), abbiamo registrato una diminuzione della dose anche del 60% rispetto al passato, un aspetto cruciale per i pazienti oncologici che necessitano di controlli frequenti”.
Nonostante i progressi, Laghi ha messo in guardia sull’uso dell’intelligenza artificiale, sottolineando che questi strumenti possono supportare il radiologo, specialmente in situazioni di affaticamento, ma non devono sostituire il giudizio umano. “È fondamentale mantenere un approccio critico e considerare che l’AI, pur essendo altamente probabile nella sua analisi, non è infallibile. La responsabilità finale deve rimanere sempre nelle mani degli specialisti”, ha concluso.
Questa notizia evidenzia l’importanza della ricerca e dello sviluppo nell’ambito della diagnostica oncologica, mostrando come l’intelligenza artificiale possa fornire strumenti preziosi per migliorare la qualità delle cure e la prognosi dei pazienti, senza però sottrarre il ruolo cruciale degli operatori sanitari.