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Dr. Christopher Owens, an associate medical director at Quest Diagnostics in Marlborough, Massachusetts, has spent his career trying to catch precancerous colorectal polyps earlier. The hard cases are the sessile serrated adenomas, or SSAs. Under the microscope they look almost identical to a hyperplastic polyp, which is completely benign. A new study from Northeastern University suggests an AI model could help tell them apart: in lab tests, the best vision transformer detected 70% of precancerous lesions.
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.
Vision transformers are the architecture behind AI chatbots. They analyze how different parts of an image relate to one another, whereas the older convolutional neural networks, or CNNs, examine an image segment by segment. Saeed Amal, a Northeastern professor of bioengineering, compares the CNN to an astronomer studying one star through a telescope, and the transformer to an eye that takes in the whole night sky. The team compared three models of each type on more than 3,000 polyp images from a public data set provided by Dartmouth-Hitchcock Medical Center, which included 1,545 hyperplastic polyps and 630 SSAs. The best transformer's sensitivity was 70%, against 40% for the CNN, and its overall accuracy was 86%, against 80%.
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%.
The limits are clear, and the authors name them. The models were analyzed on one data set only, and further testing on multiple data sets is required. The American Gastroenterological Association, in a March 2025 clinical guideline, said the long-term effect of AI-assisted colonoscopy on cancer cases is "as of yet unknown", and does not endorse its widespread use. The association also warned that such systems tend to flag low-risk polyps, which could mean more frequent and costly colonoscopies with little benefit. Its expert Shahnaz Sultan put the bar plainly: "Right now, AI is detecting easy-to-detect lesions. This is version 1.0."
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».
For patients and pathologists, the gain would be concrete if the results hold. A pathologist could get a second look at a lesion the eye alone might miss, and an SSA caught earlier means a precancerous lesion removed before it can become cancer. The team has begun working directly with clinicians: pathologists to verify findings in tissue and gastroenterologists to judge how they guide care, and plans prospective studies that would test the algorithms in real time, within clinical workflows. No date for those trials, nor for any clinical use, appears in the sources consulted.
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, scientific manager at the National Foundation for Cancer Research, praised the work for showing "where AI succeeds and where it fails in imbalanced real-world data". That is the test the next studies will have to pass before the gap seen in the lab can reach a patient's colon.
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.