La radioterapia accelerata è un orizzonte concreto: alcuni ricercatori del Brigham and Women’s Hospital di Boston, negli Stati Uniti, hanno infatti sviluppato e testato un algoritmo di apprendimento profondo, in grado di identificare e delineare (“segmentare”) un tumore al polmone non a piccole cellule (Nsclc) su una tomografia computerizzata (Tc) in pochi secondi, aprendo la strada a un avvio della radioterapia accelerata. Lo riferisce lo stesso ospedale in un comunicato stampa sul proprio sito.
La loro ricerca, pubblicata sulla rivista ‘Lancet Digital Health‘, ha dimostrato anche che gli oncologi che utilizzano l’algoritmo in cliniche simulate si sono comportati così come i medici che non utilizzano l’algoritmo, lavorando però il 65% più rapidamente. Il cancro del polmone, il tumore più comune al mondo, è preso di mira con la radioterapia (Rt) in quasi la metà dei casi.
Come cambia la radioterapia
La pianificazione della Rt è un processo lungo e dispendioso in termini di risorse, che può richiedere giorni o settimane per essere completato. I ricercatori hanno utilizzato immagini Tc di 787 pazienti per addestrare il loro algoritmo a distinguere i tumori da altri tessuti. Hanno testato le prestazioni dell’algoritmo utilizzando scansioni di oltre 1.300 pazienti provenienti da set di dati sempre più esterni.
Lo sviluppo e la convalida dell’algoritmo ha comportato una stretta collaborazione tra i data scientist e gli oncologi. In futuro, i ricercatori hanno in programma di combinare questo lavoro con modelli di intelligenza artificiale progettati in precedenza in grado di identificare “organi a rischio” di ricevere radiazioni indesiderate durante il trattamento del cancro (come il cuore) e quindi escluderli dalla radioterapia.
