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Fondazione Giglio: tecniche di intelligenza artificiale in pazienti affetti da tumore prostatico

Uno studio scientifico retrospettivo che evidenzia le caratteristiche di radiomica in grado di predire l’evoluzione di malattia oncologia in pazienti affetti da tumore prostatico è stato prodotto dall’unità operativa di medicina nucleare della Fondazione Giglio di Cefalù, diretta da Pierpaolo Alongi, e pubblicato sulla rivista Quartely Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging.Lo studio ha coinvolto 27 pazienti con 46 lesioni oncologiche, rilevate dall’esame diagnostico Pet con Colina, da cui sono state estratte 4876 caratteristiche di radiomica (feautures). L’impiego dell’intelligenza artificiale ha poi consentito di selezionarne 13 in grado di predire l’evoluzione di malattia in termine di rischio di progressione. La ricerca è stata realizzata in collaborazione con il CNR di Cefalù e in particolare con gruppo diretto dal ricercatore Giorgio Russo, con il San Raffaele di Milano, l’Università di Basilea, le università di Palermo, Messina e Torino. “Lo studio – spiega Pierpaolo Alongi – ha consentito di valutare la potenziale riproducibilità e applicazione delle tecniche di intelligenza artificiale nelle immagini Pet con Colina con l’obiettivo di una migliore stratificazione prognostica dei pazienti metastatici. Prima di introdurre l’intelligenza artificiale ad ampio spettro nella pratica clinica – tiene a precisare Alongi – saranno necessari ulteriori studi prospettici su una casistica più ampia. La nostra è una ricerca preliminare che da le basi ad ulteriori sviluppi scientifici”. Un abstract degli sviluppi di questo studio su una casistica più ampia di 88 pazienti è stato recentemente pubblicato negli atti congressuali della società americana di medicina nucleare (SNM) riportati nel Journal of nuclear medicine. Link all’articolo del Quartely Journal on Nuclare Medicine https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32543166/

Link articolo Journal on Nuclare Medicine http://m.jnm.snmjournals.org/content/61/supplement_1/1303.short