Un algoritmo di apprendimento profondo sviluppato da un team internazionale coordinato dal professor Tullio Ghi, professore di Ginecologia e ostetricia all’Università Cattolica di Roma, e da Luca Boldrini, ricercatore in Diagnostica per Immagini e radioterapia nella stessa Università consente di individuare precocemente spina bifida aperta e malformazione di Dandy–Walker.
I risultati del primo studio al mondo che ha utilizzato l’Ia per l’individuazione di anomalie fetali del sistema nervoso centrale nelle prime 11-14 settimane di gravidanza sono pubblicati sulla rivista Radiology Artificial Intelligence.
Il sistema analizza automaticamente la regione posteriore del cervello fetale nelle ecografie eseguite tra l’undicesima e la quattordicesima settimana di gravidanza, anticipando la diagnosi rispetto al secondo trimestre, quando queste anomalie del sistema nervoso centrale vengono solitamente riconosciute.
«L’individuazione precoce di queste condizioni – spiega Ghi - consente di inviare tempestivamente le pazienti presso un Centro di riferimento di medicina fetale per offrire loro un più accurato inquadramento diagnostico e un adeguato counseling entro la fine del I trimestre. Questo è di particolare importanza per la spina bifida aperta che oggi è suscettibile di terapia chirurgica prenatale in utero con notevoli miglioramenti degli esiti clinici. Una diagnosi ecografica più precoce consente di pianificare una presa in carico individualizzata del bambino, eseguire esami approfonditi come test genetici e RMN e selezionare accuratamente i casi che possono beneficiare».
Lo studio ha analizzato 251 ecografie del cervello fetale al primo trimestre: 150 casi normali e 101 con anomalie.
«Le immagini - precisa Alessandra Familiari, professoressa di Ginecologia e ostetricia all’Università Cattolica, co-Principal Investigator e primo nome dello studio - sono state utilizzate per “insegnare” all’algoritmo a riconoscere queste anomalie nella regione cerebrale di interesse. Mai prima d’ora l’intelligenza artificiale era stata impiegata con successo nello studio ecografico dell’anatomia fetale a un’epoca di gravidanza così precoce».
L'algoritmo «ha raggiunto un’accuratezza dell’88% nel distinguere le immagini normali da quelle patologiche – sottolinea Boldrini - un valore che indica un’elevata capacità diagnostica. La spina bifida aperta è stata identificata con un’accuratezza ancora maggiore, il 93%, e un’elevata sensibilità. Si tratta di un grande risultato, considerando che utilizza immagini ecografiche di routine, completamente non invasive per il feto e per la madre».
Secondo i ricercatori, un sistema di supporto basato su intelligenza artificiale potrebbe aiutare a standardizzare le valutazioni e migliorare l’accesso a diagnosi di qualità.
«La tecnologia non va a sostituire il medico, ma lo affianca – conclude Ghi - offrendo uno “sguardo” digitale che può fare la differenza, già nel primo trimestre di gravidanza. L’obiettivo finale è rendere la diagnosi prenatale sempre più precoce, accurata e accessibile, per poter offrire alle famiglie informazioni fondamentali nel momento più delicato del percorso di gravidanza».
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