L’uso dell’intelligenza artificiale in dermatologia è un campo in cui si può notare un interesse crescente da parte sia del sistema sanitario, sia delle imprese che operano nel settore.
Attraverso l’intelligenza artificiale è possibile non solo la differenziazione delle lesioni pigmentate benigne e maligne, ma anche il miglioramento della diagnosi e della gestione di altre patologie dermatologiche come, ad esempio, la psoriasi e le altre malattie infiammatorie, la valutazione delle singole caratteristiche delle ulcerazioni cutanee e il profiling dell’espressione genica.
L’IA come supporto alla diagnosi: la medicina intelligente e il nodo dell’interpretazione
Il melanoma e altri tumori della pelle
Il melanoma è un grave tumore della pelle e ha un’incidenza in rapido aumento in molti paesi. L’incidenza nelle popolazioni bianche è aumentata del 3-5% all’anno dalla metà del XX secolo, anche a causa dell’aumentata esposizione solare nei periodi estivi, con tassi attualmente pari a 20-60 casi per 100.000 persone all’anno.
Accanto al famigerato e temuto melanoma, vi sono anche altri tumori maligni della pelle, con una prognosi, per fortuna, generalmente benigna, che comprendono il carcinoma a cellule squamose e il carcinoma a cellule basali, che insieme vengono sempre più spesso definiti carcinomi cheratinocitari.
L’importanza della diagnosi differenziale
La diagnosi differenziale delle diverse forme di tumori della pelle che includono, oltre alle tipologie precedentemente descritte, anche dei tumori benigni è estremamente importante. Diagnosi differenziale che si può rivelare salvavita quando si tratta di individuare il melanoma nodulare, un melanoma particolarmente aggressivo che si manifesta in maniera diversa dai melanomi classici e che se scambiato per patologie benigne può portare in breve tempo al carcinoma metastastico che ancora oggi ha generalmente una prognosi infausta.
La diagnosi dei melanomi basata su AI
Su MIT News del 6 giugno 2022 viene riportato il caso di Susan Conover, una sopravvissuta al melanoma, che, a partire dalla sua esperienza ha progettato un approccio innovativo alla diagnosi dei melanomi basato sull’intelligenza artificiale che ha chiamato Piction Health. Procedendo con il suo lavoro, si è immediatamente resa conto che lo strumento aveva grandi potenzialità. Infatti, se è vero che Piction Health era nata come applicazione mobile che utilizzava l’intelligenza artificiale per riconoscere il melanoma dalle immagini, ci si è resi subito conto che poteva esser utile nella diagnosi di un gran numero di malattie della pelle che costituiscono la maggior parte dei casi che i dermatologi devono affrontare. Oggi, Conover e il suo co-fondatore Pranav Kuber si concentrano sull’aiutare i medici a identificare e gestire anche le condizioni cutanee più comuni, tra cui ad esempio eczemi, acne e herpes zoster e prevedono di sviluppare collaborazioni con altre aziende per aiutare a diagnosticare i tumori della pelle, riducendo di almeno il 30% i tempi necessari per la valutazione di un singolo caso. Questi approcci possono essere utili soprattutto per i medici di base che possono individuare immediatamente e con semplicità i casi sospetti che devono essere inviati per un approfondimento dal dermatologo.
L’accuratezza diagnostica degli algoritmi nella diagnosi dei tumori della pelle
Per un’attenta valutazione delle potenzialità di questi approcci è opportuno riflettere sull’accuratezza diagnostica degli algoritmi nella diagnosi dei tumori della pelle e delle malattie della pelle, sul rapporto costo-efficacia e sul grado di accettazione da parte dei i pazienti e dei medici. Nel caso delle neoplasie maligne una retrospettiva di studi pubblicata su “The Lancet Digital Health” mostra un’accuratezza diagnostica media stimabile per il melanoma nell’89-5% [range 59-7-100%], per il carcinoma a cellule squamose nell’85-3% [71-0-97-8%] e per il carcinoma basocellulare nell’87-6% [70-0-99-7%].
I problemi delle tecniche di tele dermatologia supportate da IA
Sul versante dell’analisi costo-efficacia, vanno tuttavia segnalate alcune situazioni che possono rendere problematica l’applicazione su larga scala di queste metodologie. Esistono, infatti, alcune barriere che ne impediscono l’adozione.
Un primo problema che riguarda queste tecniche di tele dermatologia supportate dall’intelligenza artificiale è costituito dal fatto che l’esame della pelle di tutto il corpo è difficile da eseguire virtualmente, e che, quindi, possono sfuggire lesioni clinicamente significative. L’implementazione della tele dermatologia comporta in primo luogo diversi costi di natura tecnologica (ad esempio, costi delle apparecchiature, competenze tecnologiche e formazione del personale), ma anche costi legati alla necessità di garantire la crittografia dei dati inviati per proteggere le grandi quantità di dati sensibili che vengono trasmessi. La tele dermatologia può anche non essere disponibile per le persone che non hanno accesso a Internet di alta qualità o a dispositivi di telecomunicazione con telecamere di alta qualità.
Le potenzialità diagnostiche dell’IA in dermatologia
Al netto di queste considerazioni è indubbio che l’intelligenza artificiale nel campo della diagnosi per immagini in dermatologia ha delle potenzialità diagnostiche che la rendono superiore a quelle del singolo sanitario, soprattutto per la capacità di individuare precocemente i casi sospetti. Questo, tuttavia non significa che lo strumento debba essere assolutizzato fino a pensare che possa, tout court, sostituire lo specialista. È uno strumento che può essere un valido supporto all’attività dei medici, sia di quelli di base, sia degli specialisti in dermatologia. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono contribuire a migliorare la diagnostica precoce, migliorando anche la prognosi delle malattie dermatologiche, individuando i tumori in una fase ancora o precoce o riuscendo meglio a diagnosticare quelli che sfuggono ai medici. Questo approccio potrebbe, inoltre, limitare il carico sui reparti permettendo ai sanitari di visitare un numero più elevato di pazienti e, nei luoghi dove c’è una grave carenza di specialisti, riuscire a garantire ugualmente un servizio di qualità in tempi ridotti riducendo le liste d’attesa.
Conclusioni
Usare gli strumenti della telemedicina per sviluppare un sistema di sanità virtuale e digitale può essere, quindi, una via per ottimizzare e rendere più efficiente la prassi delle visite mediche di routine. In primo luogo, perché si possono ridurre i costi degli spostamenti fisici dei pazienti e si può arrivare ad un sistema di monitoraggio del paziente personalizzato e continuo. Secondo gli analisti, il mercato della diagnosi e delle terapie digitali, in cui rientrano le applicazioni dermatologiche descritte, vale oggi, solo negli Stati Uniti, circa 3,5 miliardi di dollari. Ma si prevede che il mercato crescerà di circa il 20% all’anno nei prossimi cinque-dieci anni. Si tratta, quindi, di un mercato non solo potenzialmente interessante e con margini di crescita sostenuti, ma in grado anche di modificare su larga scala l’approccio alla diagnosi e alla cura delle malattie dermatologiche.
