Algoritmo AI per predire il cancro: il caso Mirai


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Il cancro è una delle peggiori malattie che possa colpire l’uomo.

Da sempre la ricerca scientifica si impegna nel cercare una cura per il cancro.

L’Intelligenza Artificiale potrebbe, però, già darci una mano nel predire il rischio di cancro in una persona.

Sembra un’applicazione remota e futura, ma la realtà dei fatti ti potrebbe stupire.

Un team di ricercatori del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) e del Jameel Clinic (J-Clinic) ha sviluppato un modello basato su un algoritmo di Deep Learning per predire il rischio di cancro.

In particolare, l’obbiettivo era quello di predire il rischio di cancro al seno nelle donne, usando le mammografie delle pazienti.

Il modello che sono riusciti a costruire è stato chiamato Mirai ed l’oggetto di questo articolo.

Come funziona l’algoritmo?

Nonostante l’ampia adozione dello screening del cancro al seno, i ricercatori affermano che la pratica è piena di controversie.

Strategie di screening più aggressive mirano a massimizzare i benefici della diagnosi precoce.

Invece, gli screening meno frequenti mirano a ridurre i falsi positivi, l’ansia e i costi per quelli che non svilupperanno mai il cancro al seno.

Le attuali linee guida cliniche utilizzano modelli di rischio per determinare quali pazienti dovrebbero essere raccomandati per gli esami supplementari e la risonanza magnetica.

Alcune linee guida utilizzano modelli di rischio basati sull’età per determinare se e con quale frequenza una donna dovrebbe essere sottoposta a screening.

Altri combinano più fattori correlati all’età. Ad esempio il livello di certi ormoni, la genetica e la densità del seno per determinare ulteriori test.

Nonostante decenni di sforzi, l’accuratezza dei modelli di rischio utilizzati nella pratica clinica rimane modesta.

Questo gruppo di ricercatori ha deciso di verificare se esistono modelli di predizioni basati su Deep Learning che potessero essere utilizzati per predire il cancro al seno.

Per fare ciò, hanno sviluppato il modello Mirai, basato proprio su un algoritmo di Deep Learning.

Il modello funziona in questo modo:

  • 1. L’immagine della mammografia viene trasmessa tramite un codificatore di immagini.
  • 2. Ogni angolo di vista dell’immagine viene aggregato con altri angoli di vista dell’immagine stessa per ottenere una rappresentazione intera della mammografia.
  • 3. Le immagini vengono inviate al modello di predizione Mirai che va a predire il rischio di tumore per i prossimi cinque anni.

Miglioramenti dell’algoritmo e risultati

Il modello non prende in considerazione le immagini negli anni precedenti.


Per questo, il team mira a migliorare il modello di predizione prendendo in considerazione tutto l’archivio storico delle immagini di un paziente.

Inoltre, il team pensa di migliorare il modello di predizione utilizzando immagini create utilizzando una tecnica a raggi X per individuare malati di cancro asintomatici.

L’algoritmo ha mostrato di essere ugualmente accurato sia per donne di etnia nera, sia per donne di etnia bianca.

Questo è importante visto che le donne nere hanno il 43% in più di probabilità di morire di cancro al seno.

Per integrare questi modelli di rischio basati su immagini nelle cure cliniche e renderli ampiamente disponibili, i ricercatori affermano che i modelli necessitano sia di miglioramenti algoritmici che di convalida su larga scala in diversi ospedali per dimostrare la loro robustezza.

Conclusioni

Anche questo articolo, come il precedente sulla predizione di morire per COVID-19, ti dimostra come l’Intelligenza Artificiale si possa utilizzare in ambito medico.

Questo ovviamente è stato un riassunto veloce, ma spero esplicativo dell’obbiettivo dei ricercatori.

Se sei interessato all’articolo completo, lo puoi trovare qui

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Fabio Bernardini

Fabio Bernardini

Sono laureato in Ingegneria delle Telecomunicazioni e adesso lavoro come dottorando al Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione a Pisa. Mi occupo di progettare sistemi di localizzazione in tempo reale in ambienti indoor o outdoor in ambito Internet of Things per l’Artificial Intelligence e il Data Science. Sono in costante contatto con persone che come me credono che l’Internet of Things sia la base per la rivoluzione digitale del nostro Paese. Per tale motivo creo contenuti su questo ambito e mi aggiorno continuamente.

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