La nuova frontiera dell’Endoscopia Digestiva: l’Intelligenza Artificiale

La colonscopia rappresenta il gold standard per la diagnosi e la terapia delle principali patologie del tratto digestivo inferiore. In particolare per la patologia neoplastica essa è in grado, anche grazie al perfezionamento tecnologico raggiunto negli ultimi anni, di garantire i migliori risultati clinici. 

 

L’Adenoma Detection Rate, ovvero la percentuale delle lesioni polipoidi riscontrate dal singolo operatore rispetto al numero totale di procedure eseguite, rappresenta il principale indicatore di qualità dell’esame endoscopico. 

Si stima infatti che l’ADR dovrebbe raggiungere una media del 20% nella popolazione soggetta alle colonscopie di screening, ovvero nei soggetti asintomatici che si sottopongono all’esame endoscopico. In particolare studi internazionali hanno confermato come per ogni aumento dell’1% dell’ADR corrisponda una diminuzione del 3% del rischio di cancro colorettale. L’esame endoscopico, tuttavia, è una procedura operatore-dipendente e quindi quasi il 30% delle lesioni polipoidi di piccolo diametro può sfuggire durante gli esami endoscopici, principalmente per una non adeguata preparazione intestinale, oppure per la particolare posizione della lesione, spesso nascosta dietro una plica, o semplicemente per un errore umano. 

 

L’Intelligenza Artificiale si pone come obiettivo quello di supportare il lavoro del medico. Negli ultimi anni essa ha conosciuto un’espansione crescente in varie discipline in particolare nell’ambito della radiologia e della cardiologia, solo per citare le più importanti. 

Recentemente è stata proposta anche in Endoscopia Digestiva sia del tratto digestivo superiore, sia di quello inferiore, proprio con l’intento di ridurre al minimo la percentuale di errore diagnostico durante le procedure.

 

Sofisticati sistemi informatici che sfruttano equazioni matematiche e piattaforme digitali sono in grado di creare reti neurali all’interno di un software che comprendono sia immagini, sia video relativi a quadri endoscopici negativi o sede di patologia neoplastica.

 

Una vera e propria enorme banca dati capace, attraverso il cosiddetto “deep learning” della macchina, di suggerire al medico durante l’esame non solo la sede della lesione, ma anche di segnalargli, dopo l’attivazione della cromoendoscopia elettronica, anche la possibile istologia della lesione stessa (infiammatoria versus neoplastica) facilitando così in modo significativo il lavoro del medico.

L’U.S.I., sempre all’avanguardia nel campo della diagnosi precoce della patologia neoplastica digestiva, ha subito sposato l’Intelligenza Artificiale acquisendola in due dei suoi centri:

• USI Doc - Prati, Via V. Orsini n. 27/a
• USI Piazza Vittorio - Via Machiavelli n. 22

E' stato infatti integrato alla strumentazione endoscopica il sistema CAD EYE di Fujifilm che sfrutta l’Intelligenza Artificiale per la diagnosi della patologia neoplastica digestiva. 

CAD EYE è un sistema di deep learning che è in grado di identificare con estrema precisione immagini sospette, supportando e lavorando in sinergia con il medico durante l’individuazione di neoplasie e polipi. Funzionando come "terzo occhio" è in grado di identificare in tempo reale anche i polipi più piccoli, che possono sfuggire all’occhio umano e alla colonscopia tradizionale.

 

Siamo quindi convinti che il principale indicatore di qualità dell’esame endoscopico, ovvero l’Adenoma Detection Rate, sia destinato sicuramente ad incrementarsi e che questa tecnica possa decisamente contribuire al miglioramento delle nostre conoscenze sui tumori colorettali.

 

Diversi protocolli di studio sono quindi stati avviati presso i centri USI, di cui vi daremo presto riscontro.

 

 

A. Trecca, P. Picchi, E. Gentile Warschauer, R. Borghini*

Endoscopia Digestiva, Gruppo USI - Roma

*Dipartimento di Epato-Gastroenterologia Sperimentale e Clinica, Università di Roma “La Sapienza”