AIIC AWARDS 2023

IA IN ENDOSCOPIA DIGESTIVA: INDIVIDUAZIONE E CARATTERIZZAZIONE ASSISTITA IN COLONSCOPIA

AFFILIAZIONE
asst pavia

AUTORE PRINCIPALE
Vilella Sara

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GRUPPO DI LAVORO
Vilella Sara – asst pavia, pavia

AREA TEMATICA
Applicazioni di intelligenza artificiale in sanità

ABSTRACT
Il tumore del colon retto è la terza neoplasia più frequente al mondo.
Può essere diagnosticato precocemente con un esame semplice, quello del sangue occulto fecale, a cui far seguire, nel caso risulti positivo, una colonscopia per identificare e rimuovere le formazioni (polipi) che sono i precursori del cancro.
A fare la differenza, quindi, sono lo screening e l’innovazione tecnologica che rende gli strumenti diagnostici sempre più precisi ed affidabili.
Il parametro con cui si misura la qualità della colonscopia è il tasso di rilevamento degli adenomi, ADR (Adenoma Detection Rate) ovvero la percentuale di pazienti in cui si rileva almeno un adenoma sul totale delle persone sottoposte all’esame.
Una colonscopia di buona risoluzione ha un ADR superiore al 25% ma anche così viene perso circa il 35% delle anomalie colon rettali, perdita che dipende molto anche dall’esperienza dell’endoscopista. Con l’intelligenza artificiale (IA) questa perdita si riduce al 14%.
L’utilizzo dell’IA supporta il medico nel riconoscimento dei polipi, anche quelli più piccoli. Il cuore di questa tecnologia è un algoritmo di deep learning che viene attivato durante la colonscopia. L’IA supporta il lavoro del medico e quando individua un’anomalia emette un segnale acustico ed evidenzia l’area interessata attirando la sua attenzione.
L’ASST Pavia è stata la prima struttura sanitaria al mondo a dotarsi nel 2020 di un sistema di IA per la individuazione e la caratterizzazione di polipi da utilizzarsi nella routine clinica e non in setting sperimentali.
Tra il 2020 ed il 2021, con il supporto dell’Ingegneria Clinica Aziendale, è stato portato avanti uno studio clinico che ha dimostrato l’effettiva efficacia dell’IA nella individuazione di polipi. Sono stati selezionati per lo studio 700 pazienti divisi in 2 gruppi: 450 persone nel gruppo controllo e 250 nel gruppo IA. Il risultato dello studio mostra un aumento assoluto del 30% di PDR e del 15% dell’ADR nel gruppo con l’utilizzo dell’IA.
Successivamente si è continuato ad utilizzare il sistema ed il workflow ha evidenziato una diminuzione del numero di biopsie inviate all’Anatomia Patologica, a parità di esami effettuati.
Quanto descritto ha comportato un risparmio sia in termini economici che in termini di tempistica di esecuzione degli esami oltre che un evidente vantaggio clinico, dato da una diagnosi più accurata, ed un vantaggio sociale ottenuto dal contenimento delle liste attesa.

 

 

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