• 18 November 2024
Intelligenza artificiale e chirurgia del colon retto

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In Italia il tumore del colon retto rappresenta ancora la patologia oncologica più frequente. Ad oggi purtroppo, occupa il secondo posto come causa di morte sia per gli uomini che per le donne. Da quando si è iniziato a pensare all’implementazione dell’intelligenza artificiale all’interno del piano diagnostico di questo carcinoma si sono fatti però progressi davvero inimmaginabili fino a qualche anno fa. Va quindi visto il percorso unico attraverso l’uso di questa nuova scienza tecnologica prima, durante e dopo gli interventi chirurgici.

Diagnostica per immagini e intelligenza artificiale

Prima, perché la formazione dettagliata può passare da questa strada con l’ausilio di realtà virtuale e aumentata per la didattica medica. Durante, perché la chirurgia robotica e quindi mininvasiva sta aumentando la qualità degli interventi così da diminuire anche la fase post operatoria, adesso molto meno difficile per il paziente. Senza dimenticare il piano di screening gestito dall’ottimizzazione e analisi delle immagini da parte dell’AI. E’ possibile infatti già oggi affrontare il tumore attraverso diverse tipologie di valutazioni, dalle analisi molecolari fino alle tecniche di biopsia liquida, e tutto per poter ottimizzare al meglio le tempistiche di intervento.

Se quindi vogliamo vedere il nuovo approccio chirurgico interventistico attraverso l’applicazione dell’intelligenza artificiale dobbiamo parlare di radiomica1 e quindi di analisi delle immagini. L’AI in questo caso è perfettamente adattabile ad una diversa e più approfondita analisi diagnostica. Risulta così essere una metodologia davvero promettente nel trattamento del tumore del colon retto. Vanno infatti adoperati unicamente gli algoritmi avanzati per analizzare le immagini mediche, estraendo una grande quantità di dati. Questi dati, che includono texture, forme e intensità di segnale, possono essere utilizzati per individuare modelli e correlazioni con l’evoluzione della malattia, la risposta al trattamento e la prognosi del paziente. In questo modo, l’IA può aiutare a personalizzare e ottimizzare i trattamenti per i pazienti affetti da tumore al colon retto.

Dati e nuove tempistiche

Poter ricavare molte più informazioni che siano nello specifico in grado di predire se un tumore possa rispondere con successo o meno ad una data terapia, permette così al paziente di accedere da subito al trattamento più idoneo. Da un report effettuato sull’utilizzo dell’AI all’interno delle dinamiche operatorie del tumore al colon retto è emerso che si è ridotto il tasso di incidenza delle complicazioni post operatorie del 10%.

Ma come viene organizzato un intervento chirurgico al retto per rimuovere un tumore con l’ausilio della robotica? Normalmente l’utilizzo di un sistema chirurgico robotizzato opera tramite consolle di controllo, attraverso la quale vengono manipolati gli strumenti robotici che eseguono l’intervento sul paziente. Questi strumenti sono molto precisi, flessibili e offrono una visione tridimensionale ad alta risoluzione dell’area di intervento, migliorando la precisione chirurgica.

Conclusioni

Ciò a cui si sta facendo riferimento e verso cui ci si sta spostando all’interno della medicina non solo interventistica, è la voglia di personalizzare la cura. Fare quindi in modo che il paziente possa essere seguito nel modo migliore e più consono alla sua situazione. Tutto questo porta ad una ottimizzazione delle tempistiche abbassando il periodo di degenza. L’Italia sta facendo grandi passi in avanti in questa nuova concezione e l’intelligenza artificiale appare come uno dei trampolini più importanti da cui decollare verso l’innovazione tecnologica in campo medico.

  1. Il termine “radiomica” deriva dalla combinazione delle parole “radiologia” e “-omica”. La radiologia si riferisce all’uso di tecniche di imaging per diagnosticare e trattare le malattie, mentre il suffisso “-omica” è associato allo studio di insiemi di dati biologici, come nel caso della genomica o della proteomica. La radiomica, quindi, rappresenta l’applicazione di tecniche omiche all’analisi di immagini radiologiche, consentendo una valutazione dettagliata e quantitativa delle caratteristiche delle immagini, come i tumori, per supportare diagnosi e trattamenti più precisi ↩︎