L'IA della Mayo Clinic individua il cancro al pancreas fino a tre anni prima della diagnosi

Ricercatori della Mayo Clinic e del MD Anderson Cancer Center dell'Università del Texas hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale chiamato REDMOD (Radiomics-based Early Detection Model), in grado di individuare segni di cancro al pancreas in TAC fino a tre anni prima di una diagnosi clinica. Invece di cercare un tumore visibile, il sistema analizza pattern radiomici – sottili alterazioni nella texture e nella struttura dei tessuti, spesso troppo lievi per essere colte dall'occhio umano.

Il team ha addestrato REDMOD su 969 TAC prima di testarlo su un set separato di 63 scansioni provenienti da pazienti ai quali è stata successivamente diagnosticata la forma più comune di cancro al pancreas, tutte effettuate prima della diagnosi, insieme a 430 controlli sani.

REDMOD ha individuato correttamente 46 delle 63 scansioni pre-diagnostiche, con un tasso di rilevamento del 73%, in media circa 16 mesi prima della diagnosi. I radiologi umani avevano in precedenza giudicato tutte le 63 scansioni normali; quando due radiologi le hanno riesaminate insieme a REDMOD, hanno individuato segni precoci solo nel 38,9% dei casi. Tra i 430 controlli sani, 81 sono stati erroneamente segnalati come sospetti.

L'IA ha prodotto risultati coerenti in altri due test su dataset diversi, realizzati con apparecchiature differenti in ospedali diversi.

Il cancro al pancreas è destinato a diventare la seconda causa di morte per cancro negli Stati Uniti entro il 2030, e nell'85% dei casi non viene individuato finché la malattia non si è già diffusa.

I ricercatori prevedono di testare REDMOD su gruppi più ampi e diversificati ed esplorare come integrarlo nei flussi di lavoro clinici esistenti. Lo studio è stato pubblicato sulla rivista Gut.