Riconoscere e delimitare un tumore nelle immagini della risonanza magnetica, ricostruire le connessioni del cervello che il neurochirurgo deve preservare e individuare il percorso più sicuro per posizionare un elettrodo. Sono alcune delle applicazioni dell’intelligenza artificiale studiate in neurochirurgia. Le nuove prospettive sono al centro del Congresso della Società italiana di neurochirurgia (SINch), a Catania dal 23 al 26 settembre.
Tra gli oltre 700 contributi scientifici presentati, diversi studi esaminano come i sistemi informatici possano aiutare lo specialista a leggere le immagini e a pianificare gli interventi. I risultati sono promettenti, ma devono essere interpretati con prudenza. «L’intelligenza artificiale – spiega Domenico d’Avella, presidente della SINch - può aiutare il neurochirurgo a mettere insieme una quantità di informazioni che sarebbe molto difficile esaminare manualmente negli stessi tempi. Può indicare elementi ai quali prestare attenzione ma non conosce la storia della persona e non assume decisioni cliniche. La responsabilità della scelta rimane dello specialista».
Tumori cerebrali. Un sistema di intelligenza artificiale sviluppato per analizzare le risonanze magnetiche dei pazienti con glioma è stato validato su 1.251 casi, mostrando prestazioni superiori rispetto ai principali metodi di confronto e richiedendo una quantità di memoria informatica significativamente inferiore.
I gliomi sono tumori che originano nel sistema nervoso centrale e richiedono una precisa identificazione delle diverse componenti tumorali nelle immagini diagnostiche. Questa fase è essenziale per pianificare la chirurgia, valutare l'estensione della resezione e monitorare l'evoluzione della malattia.
Un gruppo di ricercatori ha quindi sviluppato un sistema chiamato UNETR-RF che, nella validazione su 1.251 casi, ha ottenuto un indice medio di corrispondenza di 0,81 rispetto a 0,78 del migliore metodo utilizzato come comparatore, con una differenza risultata statisticamente significativa.
I ricercatori considerano questi risultati un primo passo verso lo sviluppo di GliomAId, una piattaforma progettata per distinguere automaticamente tumore, cavità chirurgica ed eventuale tessuto residuo a partire da immagini pre e postoperatorie di oltre 700 pazienti. Il sistema, tuttavia, è ancora in fase di ricerca. «Capire con precisione dove si trovi il tumore e quali siano i suoi rapporti con le strutture circostanti è fondamentale per preparare l’intervento. Sistemi di questo tipo – osserva Giuseppe Barbagallo, presidente del Congresso e segretario della SINch, tra gli autori dello studio - potrebbero rendere più rapida e uniforme l’analisi delle immagini. Prima dell’impiego clinico devono però essere verificati in modo rigoroso e in contesti sanitari differenti».
Una mappa delle connessioni cerebrali per preservare le funzioni neurologiche. Un secondo progetto di ricerca punta ad aiutare il neurochirurgo a visualizzare e interpretare le connessioni cerebrali coinvolte nel movimento, nel linguaggio e nelle principali funzioni cognitive.
Il modello di intelligenza artificiale sviluppato dai ricercatori è in grado di condensare e organizzare grandi quantità di dati ottenuti dalle immagini di trattografia, una tecnica che consente di ricostruire il percorso delle fibre nervose cerebrali. Una singola elaborazione può generare milioni di fibre, rendendo complessa l'analisi manuale.
Il sistema è stato progettato per conservare la struttura delle connessioni anche quando tumori o altre lesioni alterano l'anatomia cerebrale. L'obiettivo è aiutare il chirurgo a identificare le vie nervose da preservare durante l'intervento.
«Conoscere in modo sempre più accurato l'organizzazione delle reti cerebrali – precisa Barbagallo - significa poter pianificare interventi più personalizzati. Sono strumenti che potrebbero aiutarci a integrare enormi quantità di informazioni, mantenendo al centro la sicurezza del paziente».
Ia applicata al Parkinson. L'intelligenza artificiale potrebbe aiutare a rendere più precisa la pianificazione della stimolazione cerebrale profonda, una procedura utilizzata in alcuni pazienti con malattia di Parkinson per controllare sintomi come tremore, rigidità e lentezza nei movimenti.
«L'obiettivo non è sostituire il neurochirurgo – precisa d'Avella - ma fornirgli uno strumento aggiuntivo per pianificare l'intervento in modo sempre più personalizzato e accurato. In prospettiva, tecnologie di questo tipo potrebbero contribuire a rendere più rapida l'analisi delle immagini e supportare le decisioni cliniche più complesse».
Dalla prognosi degli aneurismi ai meningiomi, l'Ia stima il rischio. Una ricerca condotta su 326 pazienti trattati in nove centri italiani ha studiato le emorragie cerebrali causate dalla rottura di aneurismi. L'analisi ha identificato nel volume di sangue presente nei ventricoli cerebrali il più importante fattore associato a mortalità e disabilità nella popolazione esaminata.
Prudenza. Accanto alle opportunità emergono anche questioni legate alla protezione dei dati sanitari, al rischio di errori e alla trasparenza dei sistemi utilizzati.
Un algoritmo addestrato su popolazioni limitate potrebbe infatti non mantenere le stesse prestazioni in pazienti con caratteristiche differenti. Inoltre, i risultati devono poter essere interpretati e valutati criticamente dagli specialisti evitando che l'intelligenza artificiale diventi una "scatola nera" cui affidare automaticamente le decisioni.
«La neurochirurgia – avverte infine Barbagallo - richiede decisioni complesse che non dipendono soltanto dalle immagini. Bisogna considerare le condizioni della persona, le sue necessità, i rischi e i risultati che si possono realisticamente raggiungere. L’intelligenza artificiale può migliorare gli strumenti a disposizione, ma non sostituisce il rapporto tra medico e paziente».