L'intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando la diagnostica in gastroenterologia, migliorando l'accuratezza e l'efficienza degli esami endoscopici. In particolare, l'IA è stata integrata nelle procedure di colonscopia e gastroscopia per assistere i medici nell'individuazione di lesioni precancerose e altre anomalie.

Settori di Applicazione

L’intelligenza artificiale può essere impiegata in diversi settori per ciò che riguarda la gastroenterologia, ad esempio:

• Gastroscopia: l'IA viene utilizzata per migliorare la diagnosi delle malattie del tratto digestivo superiore, come l'esofago, lo stomaco e il duodeno. L'IA è impiegata per identificare lesioni premaligne o maligne, come la displasia nell'esofago di Barrett e le eoplasie pancreatiche.
• Malattie Infiammatorie Intestinali (IBD): l’IA può aiutare nella gestione delle malattie infiammatorie croniche intestinali come la malattia di Crohn e l'ulcera colonica ulcerosa, migliorando la diagnosi precoce e personalizzando i trattamenti.
• Predizione Istologica: alcuni strumenti AI non solo identificano le lesioni durante gli esami endoscopici, ma ne predicono anche l'istologia, aiutando a distinguere tra adenomi potenzialmente pericolosi e lesioni innocue.
• Comunicazione medico-paziente: chatbot basati su IA possono migliorare la comunicazione medico-paziente, specialmente per preparare i pazienti alle procedure diagnostiche come la colonscopia.
• Medicina predittiva e personalizzata: l'IA consente la creazione di modelli predittivi per la prognosi delle malattie e la risposta al trattamento, permettendo un approccio più personalizzato alla cura del paziente. Ad esempio, può prevedere quali pazienti con malattie infiammatorie intestinali beneficeranno di terapie biologiche. Inoltre, l'integrazione di dati genomici ed epigenetici può offrire nuove classificazioni dei tumori gastrointestinali e suggerire trattamenti personalizzati.

L’integrazione dell’IA con altre tecnologie avanzate come la realtà virtuale promette ulteriormente innovazioni nel campo della gastroenterologia e la continua evoluzione degli algoritmi AI migliorerà ulteriormente le procedure diagnostiche rendendole più accurate ed efficienti.

L’uso dell’IA nella colonscopia

Un settore della gastroenterologia in cui l’intelligenza artificiale sta facendo la differenza è la colonscopia. Questo esame è fondamentale per lo screening del cancro del colon-retto e l'IA si sta dimostrando un prezioso strumento per migliorare la sua efficacia. Il tumore colo-rettale è una delle neoplasie più diffuse a livello mondiale, come evidenziato dai dati dell'OMS e dello IARC. La sua incidenza presenta notevoli variazioni che dipendono da diversi fattori, tra cui la localizzazione geografica, l'età e il genere della popolazione, oltre ad altri fattori di rischio specifici. Questa forma tumorale non solo si posiziona tra le diagnosi oncologiche più frequenti, ma rappresenta anche una delle cause principali di mortalità per cancro nel mondo.

L'IA aiuta si è dimostrata utile nell’ identificare polipi e lesioni tumorali durante la colonscopia, aumentando significativamente il tasso di rilevamento rispetto alla procedura tradizionale. Il sistema GI Genius, ha dimostrato un aumento del 13-14% nel rilevamento degli adenomi (polipi potenzialmente cancerosi). Inoltre, l'IA funge da "secondo osservatore", fornendo indicatori visivi in tempo reale che segnalano aree sospette al medico, riducendo il rischio di omissioni umane. In ogni caso, l’intelligenza artifiicale non può e non deve sostituire il giudizio clinico del medico.

Esempi di AI in gastroenterologia

Oltre a sistemi come Gi Genius, ci sono altri software o strumenti che sono impiegati nella gastroenterologia:

1. Software per videoendoscopia capsulare: questi strumenti utilizzano algoritmi di IA per analizzare i filmati del piccolo intestino, identificando tumori, ulcere e lesioni vascolari che potrebbero essere difficili da rilevare con metodi tradizionali.
2. Algoritmi di deep learning per gastroscopia: l'IA viene applicata anche nella gastroscopia (esofagogastroduodenoscopia) per migliorare la diagnosi delle malattie del tratto digestivo superiore, come tumori o lesioni vascolari.
3. Chatbot clinici: chatbot basati su IA possono supportare i pazienti preparandoli alle procedure diagnostiche o fornendo informazioni sulla loro condizione medica.
4. Piattaforme di data Science: centri come Humanitas stanno sviluppando piattaforme che integrano data science e IA per migliorare le diagnosi gastrointestinali attraverso l'analisi dei dati clinici.
5. Tecnologie AI integrate con endoscopie avanzate: altre tecnologie AI sono state integrate con endoscopie avanzate non solo per il colon, ma anche per altri tratti gastrointestinali, migliorando la precisione della diagnosi visiva durante gli esami endoscopici.

I vantaggi

I vantaggi sono sotto gli occhi di tutti: l’uso dell’IA aumenta l’accuratezza nella diagnosi delle patologie gastrointestinali, aumenta i tassi di rilevamento dei polipi precancerosi, riducendo così il rischio di sviluppare cancro al colon-retto; supporta i medici senza sostituirli, migliorando l’efficacia complessiva dello screening. Ma i vantaggi non finiscono qui. Oltre ai benefici clinici, l'integrazione dell'IA in gastroenterologia offre vantaggi economici, riducendo i costi associati a diagnosi tardive e trattamenti prolungati. L'adozione di queste tecnologie rappresenta un passo significativo verso una sanità più efficiente e sostenibile.

Le sfide e le criticità

L'integrazione dell'IA nel flusso di lavoro clinico presenta sfide significative, tra cui la necessità di piattaforme interoperabili che possano gestire dati di alta varietà e veridicità. Inoltre, le questioni etiche e legali relative alla responsabilità delle diagnosi e dei trattamenti assistiti dall'IA richiedono un'attenta considerazione. C’è anche il tema del bias che non va trascurato: una delle principali sfide nell'applicazione dell'IA in gastroenterologia è il potenziale pregiudizio intrinseco negli studi retrospettivi. È essenziale condurre studi prospettici con criteri di inclusione/esclusione adeguati per garantire la validità dei modelli IA. Inoltre, la mancanza di interpretabilità dei modelli di deep learning rappresenta un ostacolo che richiede ulteriori ricerche.

In sintesi, l'IA sta trasformando la gastroenterologia, migliorando la diagnosi e la gestione delle malattie attraverso l'analisi avanzata delle immagini e la personalizzazione del trattamento. Ma per sfruttare appieno il potenziale dell'IA, è necessario affrontare le sfide legate al bias, all'integrazione clinica e alle questioni etiche.