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Che anche i non fumatori fossero a rischio di cancro ai polmoni è un fatto risaputo. Che fosse invece l’Intelligenza Artificiale a dire chi rischia e chi meno è invece una novità. È questo il frutto di una scoperta della Boston University School of Medicine. Qui un gruppo di ricercatori ha sviluppato un metodo ingegnoso. Attraverso l’utilizzo di immagini radiografiche del torace, l’intelligenza artificiale (AI) si è rivelata straordinariamente efficace nell’individuare questo sottogruppo a rischio elevato. La ricerca, presentata durante il meeting annuale della Radiological Society of North America (RSNA), promette di aprire nuove vie nel campo della prevenzione del cancro. Vie particolarmente significative considerando l’incremento dell’incidenza del cancro ai polmoni tra i non fumatori.
Un’analisi avanzata basata su immagini toraciche
Il 10-20% dei casi di cancro ai polmoni colpisce i cosiddetti “non fumatori”, individui che non hanno mai fumato o hanno una storia di fumo inferiore a 100 sigarette. Il rischio di cancro ai polmoni in questo gruppo è in costante aumento, rendendo fondamentale una diagnosi precoce attraverso lo screening. In risposta a questa esigenza, i ricercatori hanno creato il modello “CXR-Lung-Risk”, basato su intelligenza artificiale. Sfruttando immagini radiografiche toraciche, l’approccio si distingue per la sua semplicità e praticità. Richiede infatti un’unica immagine per fornire una valutazione accurata del rischio di cancro ai polmoni nei non fumatori.
Non fumatori: uno strumento pratico per lo screening preventivo
Il modello “CXR-Lung-Risk” è stato sviluppato e testato su un vasto campione di 147.497 lastre toraciche, coinvolgendo sia fumatori asintomatici che non fumatori. La validazione del modello su un gruppo separato di non fumatori ha confermato la sua affidabilità, con il 28% dei pazienti considerati ad alto rischio. Di questi, il 2,9% ha successivamente ricevuto una diagnosi di cancro ai polmoni. Questo approccio all’avanguardia consente uno screening opportunistico nei non fumatori a rischio, sfruttando le lastre toraciche già presenti nel registro elettronico delle cartelle cliniche. Michael Lu, autore principale dello studio, sottolinea l’importanza crescente di strategie di rilevamento precoce del cancro ai polmoni, considerando la diminuzione dei tassi di fumo.
