L’intelligenza artificiale (AI) può identificare i modelli di rischio precoce tra gli individui a più alto rischio di melanoma, ha dimostrato mercoledì un nuovo studio.
Lo studio si basava sui dati dei registri raccolti regolarmente sull’intera popolazione adulta svedese.
I dati analizzati includevano età, sesso, diagnosi, uso di farmaci e stato socioeconomico.
Dei 6.036.186 individui inclusi, 38.582 (0,64%) hanno sviluppato melanoma durante i cinque anni dello studio.
“Il nostro studio mostra che i dati già disponibili nei sistemi sanitari possono essere utilizzati per identificare gli individui a più alto rischio di melanoma”, ha affermato Martin Gillstedt, dottorando presso la Sahlgrenska Academy dell’Università di Göteborg.
Questa non è una forma di supporto decisionale attualmente disponibile nell’assistenza sanitaria di routine, ma i nostri risultati danno un chiaro segnale che i dati del registro possono essere utilizzati in modo più strategico in futuro, ha affermato Gillstedt, statistico presso il Dipartimento di Dermatologia e Venereologia dell’Ospedale Universitario Sahlgrenska.
Quando i ricercatori hanno confrontato diversi modelli di intelligenza artificiale, le differenze sono diventate chiare.
Il modello più avanzato è stato in grado di distinguere gli individui che successivamente hanno sviluppato il melanoma da quelli che non lo hanno sviluppato in circa il 73% dei casi, rispetto a circa il 64% quando sono stati utilizzati solo età e sesso.
La combinazione di diagnosi, farmaci e dati sociodemografici ha permesso di identificare piccoli gruppi ad alto rischio per i quali il rischio di sviluppare melanoma entro cinque anni era di circa il 33%.
“Le nostre analisi suggeriscono che lo screening selettivo di piccoli gruppi ad alto rischio potrebbe portare sia a un monitoraggio più accurato che a un uso più efficiente delle risorse sanitarie. Ciò comporterebbe l’inserimento dei dati sulla popolazione nella medicina di precisione e l’integrazione delle valutazioni cliniche”, ha affermato Sam Polesie, professore associato di dermatologia e venereologia presso l’Università di Göteborg.
Sono necessarie ulteriori ricerche e decisioni politiche prima che il metodo possa essere introdotto nel settore sanitario. Tuttavia, i risultati mostrano che i modelli di intelligenza artificiale addestrati su grandi quantità di dati di registro possono diventare un’importante fonte di supporto per valutazioni del rischio più personalizzate e future strategie di screening per il melanoma.
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