Intelligenza artificiale e oncologia, l’innovazione al servizio della salute

Il panorama della medicina oncologica sta vivendo una rivoluzione grazie all’applicazione dell’intelligenza artificiale (IA). Questa nuova frontiera della tecnologia promette di migliorare significativamente diagnosi e terapie, aprendo nuove prospettive nel trattamento dei tumori. La seconda edizione della conferenza internazionale “Artificial Intelligence for Oncology“, tenutasi presso la Fondazione IRCCS Istituto Nazionale dei Tumori di Milano, ha offerto un quadro esaustivo delle potenzialità dell’IA nell’ambito medico-oncologico.

Facilitare l’accesso alle nuove metodologie

L’evento ha riunito i massimi esperti del settore per discutere l’applicazione dell’IA nell’analisi di dati clinici e di ricerca. Uno degli obiettivi principali della conferenza è stato quello di agevolare l’approccio dei clinici alle nuove metodologie, consentendo loro di identificare i modelli di IA più adatti ai loro studi e sperimentazioni. Questo è cruciale per sfruttare appieno il vasto volume di dati disponibili sui pazienti e sui tumori, soprattutto nell’individuazione di nuovi biomarcatori e meccanismi.

L’Istituto Nazionale dei Tumori di Milano si posiziona all’avanguardia nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale applicata alla medicina oncologica. In collaborazione con il Politecnico di Milano, l’INT ha inaugurato recentemente un Laboratorio dedicato all’intelligenza artificiale, focalizzato sullo sviluppo di soluzioni innovative per la personalizzazione dei trattamenti. Progetti come I3LUNG e APOLLO11 testimoniano l’impegno dell’INT nell’applicare l’IA per affrontare le sfide più urgenti nella lotta contro il cancro.

I3LUNG e APOLLO 11, una sfida contro il tumore del polmone

Il progetto I3LUNG, coordinato dalla dott.ssa Arsela Prelaj, si concentra sul tumore del polmone non a piccole cellule metastatico (mNSCLC), la cui gestione terapeutica rimane una sfida clinica. Attraverso l’utilizzo di metodiche avanzate di IA, come il deep learning e il machine learning, I3LUNG mira a identificare biomarcatori predittivi della risposta all’immunoterapia, migliorando così l’efficacia dei trattamenti e la sopravvivenza dei pazienti.

Lo studio multicentrico APOLLO11 si propone di costruire un consorzio che integri diversi set di dati per il cancro al polmone, al fine di migliorare la gestione terapeutica dei pazienti. Attraverso l’applicazione di tecniche di IA, come il machine learning, il progetto mira a sviluppare uno strumento in grado di assistere medici e pazienti nelle decisioni terapeutiche, basate su dati clinici, radiologici e multiomici.

L’affidabilità dell’IA

Sebbene le potenzialità dell’IA siano innegabili, sorge spontanea la domanda sulla sua affidabilità rispetto agli operatori umani. Tuttavia, come sottolinea la dott.ssa Prelaj, l’affidabilità degli algoritmi dipende dalla loro capacità di generalizzare i risultati su diversi insiemi di dati, confermando così la loro validità e robustezza.

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