Un recente studio condotto dal Laboratorio di Biostatistica e Bioinformatica dell’Istituto Tumori di Bari, e pubblicato su Computer in Biology and Medicine, ha presentato un sistema di intelligenza artificiale in grado di migliorare la pianificazione delle cure per le pazienti affette da tumore al seno. Questo sistema analizza le immagini di risonanza magnetica e aiuta i medici a determinare l’efficacia della chemioterapia neoadiuvante.

Il sistema, sviluppato sotto la guida della ricercatrice Maria Comes, utilizza un algoritmo di IA che analizza i dati raccolti durante la fase diagnostica e prevede la risposta delle pazienti alla chemioterapia. La chemioterapia neoadiuvante, somministrata prima dell’intervento chirurgico per ridurre il tumore, non è sempre efficace per tutte le pazienti, ma grazie a questo modello, è possibile sapere in anticipo se la terapia sarà utile.

Uno degli aspetti innovativi dello studio riguarda l’uso di una rappresentazione visiva per spiegare il processo decisionale dell’intelligenza artificiale. Questo rende l’interazione tra medico e tecnologia più agevole, aiutando il professionista a scegliere la terapia più appropriata e personalizzata per ogni paziente. Il modello è stato testato su 120 pazienti, con risultati promettenti che potrebbero trasformare la pratica clinica in oncologia.

Il direttore generale dell’Istituto, Alessandro Delle Donne, ha sottolineato come questo approccio rientri nell’ambito dell’oncologia di precisione, un settore di ricerca che mira a offrire cure sempre più mirate e meno invasive. Risparmiare alle pazienti trattamenti inutilmente tossici è uno degli obiettivi principali di questo modello, che potrebbe migliorare significativamente la qualità della vita delle persone affette da cancro al seno.