Această inteligență artificială promite să reducă cu 50% biopsiile inutile și să revoluționeze diagnosticul cancerului de piele

Un nou sistem de inteligență artificială (AI) a fost dezvoltat pentru a transforma modul în care cancerul de piele este identificat, gestionat și tratat. Această inovație promite să îmbunătățească semnificativ ratele de detectare și să reducă timpul de așteptare pentru diagnosticare și tratament, oferind speranță pacienților și ușurare pentru sistemele de sănătate suprasolicitate. Studiul, condus de experți de la universități și instituții de renume, subliniază importanța utilizării datelor clinice pentru a crea sisteme de diagnostic mai precise. Această tehnologie ar putea schimba radical peisajul medical, oferind soluții mai bune și mai rapide pentru pacienții cu cancer de piele.

Cancerul de piele: o problemă globală majoră

Cancerul de piele reprezintă o problemă de sănătate globală semnificativă, cu melanomul ca fiind cel mai letal tip. Răspunzător pentru 80% din decesele cauzate de cancerul de piele, melanomul subliniază nevoia urgentă de detectare timpurie și precisă. Studiile indică faptul că amânările în diagnosticare pot reduce ratele de supraviețuire la cinci ani cu până la 20%.

Metodele tradiționale de diagnostic, cum ar fi lista de verificare în 7 puncte (7PCL), se concentrează în principal pe melanom. Această abordare limitată a redus eficacitatea lor în detectarea altor tipuri de cancer de piele, cum ar fi carcinomul bazocelular (BCC) și carcinomul cu celule scuamoase (SCC). În acest context, o abordare inovatoare bazată pe inteligență artificială devine esențială pentru a extinde capacitățile de detectare și a îmbunătăți ratele de supraviețuire.

Noua cercetare, realizată de o echipă de la Universitatea Anglia Ruskin, Universitatea Essex, Check4Cancer și Spitalul Addenbrooke, prezintă o metodă revoluționară. Acest cadru bazat pe AI nu doar că extinde capacitățile de detectare pentru toate tipurile de cancer de piele, dar depășește semnificativ metodele existente în sensibilitate și specificitate.

Limitările metodelor tradiționale de diagnostic

Diagnosticul cancerului de piele în Regatul Unit urmează un sistem de referire de două săptămâni pentru cazurile urgente. Acest proces prioritizează pacienții cu leziuni suspecte pentru evaluare de specialitate în decurs de două săptămâni. Deși eficient în teorie, sistemul se confruntă cu provocări semnificative în practică, ceea ce duce la întârzieri și o aglomerare diagnostică substanțială.

Cazurile de referire pentru analiza leziunilor cutanate au crescut dramatic, de la 159.430 în 2009 la peste 506.000 în 2020. Cazurile non-urgente, cum ar fi cele care implică BCC, întâmpină adesea timpuri de așteptare de 18 săptămâni sau mai mult. Doar 80% dintre pacienții cu referințe non-urgente sunt văzuți în acest interval de timp.

Mike Tyson, aproape de moarte pentru un meci: Declarațiile cutremurătoare care au șocat lumea boxului

Pandemia de COVID-19 a complicat și mai mult situația, perturbând sistemele de sănătate și ducând la întârzieri în diagnosticare. Se estimează că 17% din cazurile de melanom din Europa au fost diagnosticate într-un stadiu mai avansat după lockdown, subliniind nevoia critică de instrumente de detectare mai rapide și mai precise. Metodele actuale, precum 7PCL și scorul Williams, s-au dovedit inadecvate, cu niveluri de sensibilitate de doar 62% și 60%, respectiv.

Inovația AI: un nou cadru pentru diagnostic

Recunoscând aceste lacune, cercetătorii s-au orientat către AI, valorificând puterea sa de a analiza seturi de date vaste și de a identifica modele pe care metodele tradiționale le trec cu vederea. Rezultatul este un cadru cuprinzător care utilizează metadate clinice pentru a detecta leziunile suspecte cu o acuratețe fără precedent.

În centrul acestui nou cadru se află factorii de risc C4C—un set de șapte caracteristici clinice care prezic riscul de cancer de piele pentru toate subtipurile. Acești factori includ caracteristici ale leziunii, cum ar fi dimensiunea, culoarea, forma și inflamația, precum și atribute specifice pacientului, cum ar fi culoarea naturală a părului la vârsta de 15 ani și vârsta leziunii.

Prin învățare automată, cercetătorii au distilat 22 de caracteristici clinice în acești șapte factori cheie, aplicând o ponderare proporțională pentru a crea scorul de risc C4C. Acest scor a atins o sensibilitate de 69%, depășind semnificativ scorurile 7PCL și Williams. Profesorul Gordon Wishart, Director Medical la Check4Cancer, a subliniat importanța acestui progres:

„Acest studiu arată importanța utilizării datelor clinice în clasificarea leziunilor cutanate, ceea ce ar trebui să ajute la îmbunătățirea detectării cancerului de piele.”

Cum a cucerit Nvidia lumea tehnologiei: 20 de ani de creștere fabuloasă și salarii uluitoare

Impactul AI asupra biopsiilor și timpurilor de diagnostic

Unul dintre cele mai semnificative rezultate ale studiului este performanța îmbunătățită realizată prin combinarea factorilor de risc C4C cu metodele tradiționale precum 7PCL și scorul Williams. Această fuziune a dus la cea mai mare sensibilitate și specificitate generală, făcându-l cel mai fiabil instrument de diagnostic de până acum.

Modelul AI a demonstrat, de asemenea, potențialul său de a reduce biopsiile inutile și de a simplifica timpurile de diagnostic. Prin integrarea metadatelor clinice cu analiza imaginii, oferă o soluție scalabilă care poate fi implementată în teledermatologie, fiind deosebit de benefică în zonele îndepărtate sau subdeservite.

Consultantul plastician Per Hall a evidențiat implicațiile mai largi ale acestei lucrări:

„Accentul în trecut a fost pe leziunile pigmentate și melanom, dar alte lucruri cresc pe piele care trebuie rezolvate, cum ar fi carcinoamele cu celule bazale și carcinoamele cu celule scuamoase. Această lucrare filtrează leziunile care sunt potențial serioase în timp ce identifică acelea ale căror piele este mai predispusă la dezvoltarea cancerelor.”

Viitorul diagnosticului de cancer de piele

Introducerea cadrului C4C marchează un moment de cotitură în detectarea cancerului de piele. Cu aprobarea reglementară anticipată până în 2025, această abordare bazată pe AI promite să atenueze povara asupra sistemelor de sănătate, îmbunătățind în același timp rezultatele pentru pacienți.

Furtună financiară în sănătate: Regina Maria, gata să devină bijuteria coroanei finlandeze Terveystalo

Referințele pentru cancerul de piele sunt așteptate să crească în anii următori din cauza unei populații îmbătrânite și a unei conștientizări sporite. Inovațiile precum scorul de risc C4C pot ajuta la gestionarea acestei cereri prin furnizarea de instrumente de diagnosticare precise și eficiente care prioritizează cazurile cu risc ridicat.

Profesorul Wishart și-a exprimat optimismul cu privire la impactul viitor al acestei cercetări:

„Noul nostru model AI ar putea duce la o reducere a necesității de referințe ale pacienților pentru biopsii, timpi de așteptare mai scurți pentru diagnosticarea și tratamentul cancerului de piele și rezultate îmbunătățite pentru pacienți.”

O colaborare interdisciplinară pentru avansarea în sănătate

Această cercetare reprezintă o colaborare a experților din mai multe instituții, subliniind valoarea cercetării interdisciplinare în abordarea provocărilor complexe de sănătate. Finanțată parțial de un grant Knowledge Transfer Partnership (KTP) de la Innovate UK, cercetarea a fost publicată în Scientific Reports.

Cadrul C4C este mai mult decât o realizare tehnologică; este un pas către transformarea îngrijirii cancerului de piele. Prin combinarea expertizei clinice cu puterea analitică a AI, această abordare stabilește un nou standard pentru detectarea timpurie și îngrijirea cuprinzătoare.

Progresul în domeniul diagnosticului cancerului de piele promite să schimbe modul în care gestionăm această boală, dar ne conduce și către o întrebare importantă: cum putem integra aceste inovații tehnologice fără a compromite relația umană și empatia din îngrijirea medicală?

Ți-a plăcut? 4.4/5 (30)