Test in lab: l'IA trova il 70% delle lesioni precancerose del colon

Il dottor Christopher Owens, direttore medico associato di Quest Diagnostics a Marlborough, nel Massachusetts, ha passato la carriera a cercare di individuare prima i polipi colorettali precancerosi. I casi più difficili sono gli adenomi seghettati sessili, o SSA. Al microscopio sono quasi identici a un polipo iperplastico, che è del tutto benigno. Un nuovo studio della Northeastern University suggerisce che un modello di IA potrebbe aiutare a distinguerli: nei test di laboratorio, il miglior vision transformer ha rilevato il 70% delle lesioni precancerose.

I vision transformer sono l'architettura alla base dei chatbot di IA. Analizzano il modo in cui le diverse parti di un'immagine si relazionano tra loro, mentre le più datate reti neurali convoluzionali, o CNN, esaminano un'immagine segmento per segmento. Saeed Amal, professore di bioingegneria alla Northeastern, paragona la CNN a un astronomo che studia una stella alla volta con il telescopio, e il transformer a un occhio che abbraccia l'intero cielo notturno. Il team ha confrontato tre modelli di ciascun tipo su più di 3.000 immagini di polipi provenienti da un dataset pubblico fornito dal Dartmouth-Hitchcock Medical Center, che comprendeva 1.545 polipi iperplastici e 630 SSA. La sensibilità del miglior transformer è stata del 70%, contro il 40% della CNN, e la sua accuratezza complessiva è stata dell'86%, contro l'80%.

I limiti sono chiari, e gli autori li indicano. I modelli sono stati analizzati su un solo dataset, e sono necessari ulteriori test su più dataset. L'American Gastroenterological Association, in una linea guida clinica del marzo 2025, ha affermato che l'effetto a lungo termine della colonscopia assistita dall'IA sui casi di cancro è «ad oggi sconosciuto», e non ne approva l'uso generalizzato. L'associazione ha inoltre avvertito che questi sistemi tendono a segnalare polipi a basso rischio, il che potrebbe significare colonscopie più frequenti e costose con scarso beneficio. Il suo esperto Shahnaz Sultan ha fissato l'asticella senza mezzi termini: «Al momento, l'IA rileva lesioni facili da individuare. Questa è la versione 1.0».

Per i pazienti e gli anatomopatologi, il vantaggio sarebbe concreto se i risultati fossero confermati. Un anatomopatologo potrebbe ricontrollare una lesione che l'occhio da solo rischierebbe di non vedere, e un SSA individuato prima significa una lesione precancerosa rimossa prima che possa diventare un tumore. Il team ha iniziato a lavorare direttamente con i clinici: con gli anatomopatologi per verificare i risultati sui tessuti e con i gastroenterologi per valutarne l'impatto sulla cura, e prevede studi prospettici che metteranno alla prova gli algoritmi in tempo reale, all'interno dei percorsi clinici. Né le fonti consultate indicano una data per questi test, né per un eventuale uso clinico.

Leon Toussaint, responsabile scientifico della National Foundation for Cancer Research, ha lodato il lavoro per aver mostrato «dove l'IA riesce e dove fallisce con dati reali sbilanciati». È la prova che i prossimi studi dovranno superare prima che il divario osservato in laboratorio possa arrivare al colon di un paziente.