Intelligenza artificiale in dermatologia

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Intelligenza artificiale in dermatologia

Gli algoritmi di intelligenza artificiale per la dermatologia utilizzano spesso reti neurali profonde, che apprendono caratteristiche da insiemi di immagini su larga scala per svolgere un compito come la classificazione di malattie della pelle a partire da immagini cliniche.

Le prime ricerche in questo ambito in dermatologia sostenevano che gli algoritmi di intelligenza artificiale avrebbero superato i dermatologi nella classificazione delle diagnosi sulla base delle sole immagini cliniche.

Tuttavia, studi successivi hanno messo in dubbio l’applicabilità clinica degli algoritmi, a causa della difficoltà nella classificazione di malattie rare o a causa della mancanza di immagini diverse per l’addestramento.

È di conseguenza cresciuto l’interesse per l’intelligenza aumentata, cioè per quella combinazione sinergica di medici che lavorano con strumenti di supporto decisionale, gli algoritmi di intelligenza artificiale.

Dermatologia e intelligenza artificiale

In ambiti clinici diversi dalla dermatologia, strumenti di supporto decisionale basati sull’intelligenza artificiale sono stati approvati per l’uso dalla Food and Drug Administration statunitense.

Per quanto riguarda la dermatologia, è stato dimostrato sperimentalmente il beneficio derivante dalla collaborazione tra medico e algoritmo di intelligenza artificiale.

I dermatologi che hanno utilizzato un sistema di supporto basato sull’intelligenza artificiale hanno migliorato le loro capacità di diagnosticare le lesioni cutanee sulla base di foto dermatoscopiche.

Tuttavia, per capire se la collaborazione tra medici e algoritmi di intelligenza artificiale potrà essere realmente vantaggiosa, è necessario condurre studi clinici volti a testare questi sistemi nella pratica clinica reale.

Medici e intelligenze artificiale

Uno studio pubblicato sul Journal of Investigative Dermatology, monocentrico, parallelo, non in cieco, randomizzato e controllato, è stato progettato per convalidare un algoritmo di intelligenza artificiale che mirava ad aumentare le capacità diagnostiche di un medico nella diagnosi delle lesioni cutanee.

Lo studio rappresenta uno dei primi lavori di ricerca clinica prospettici randomizzati volti a valutare la collaborazione tra medico e intelligenza artificiale per la diagnosi di malattie della pelle.

I risultati illustrano l’importanza della validazione clinica nel mondo reale degli algoritmi di intelligenza artificiale, evidenziando le potenziali opportunità per l’intelligenza artificiale in dermatologia e ponendo le basi per il lavoro futuro.

Lo studio

Lo studio è stato condotto in un istituto di cura della Corea del Sud. Pazienti di età superiore a 19 anni, che presentavano una o più lesioni cutanee sospette riconducibili a cancro della pelle rilevate dal paziente o dal medico, sono stati assegnati in modo casuale a quattro tirocinanti non dermatologi e a quattro specializzandi in dermatologia.

I dermatologi hanno esaminato i pazienti assegnati in modo casuale con (gruppo assistito dall’AI) o in assenza (gruppo non assistito) dell’assistenza in tempo reale dell’algoritmo di intelligenza artificiale.

I risultati

Utilizzando 576 casi consecutivi dei 603 inizialmente reclutati (fototipo cutaneo Fitzpatrick III o IV) con lesioni sospette, l’accuratezza del gruppo assistito dall’intelligenza artificiale (n = 295, 53,9%) è risultata significativamente superiore a quella del gruppo non assistito (n = 281, 43,8%; P = 0,019).

Occorre tuttavia evidenziare che l’aumentata accuratezza diagnostica è risultata significativa nei tirocinanti non dermatologi (che avevano una minore esperienza nel settore delle malattie cutanee) ma non negli specializzandi in dermatologia.

L’algoritmo è stato in grado di aiutare gli specializzandi del gruppo assistito dall’intelligenza artificiale a includere un maggior numero di diagnosi differenziali rispetto al gruppo non assistito (2,09 contro 1,95 diagnosi; P = 0,0005).

Tuttavia, è stato osservato un calo del 12,2% nell’accuratezza diagnostica dei tirocinanti nei casi in cui tutte le previsioni fornite dall’algoritmo risultavano errate.

Le conclusioni

Emerge quindi che l’algoritmo di intelligenza artificiale multiclasse ha aumentato l’accuratezza diagnostica dei medici non esperti in dermatologia.

Sebbene nello studio siano stati inclusi solo quattro tirocinanti non specialisti, la loro migliore accuratezza diagnostica grazie al supporto dell’intelligenza artificiale suggerisce il valore potenziale di questo strumento.

S. S. Han, Y. J. Kim, I. J. Moon et al., Evaluation of Artificial Intelligence–Assisted Diagnosis of Skin Neoplasms: A Single-Center, Paralleled, Unmasked, Randomized Controlled Trial, Journal of Investigative Dermatology, Volume 142, Issue 9, September 2022, Pages 2353-2362.e2 Doi: https://doi.org/10.1016/j.jid.2022.02.003