Quando più di 400 dermatologi internazionali hanno dovuto valutare poco meno di 1.500 immagini dermatoscopiche di melanomi, sono riusciti a valutare correttamente se i melanomi fossero o meno invasivi (i cosiddetti melanomi in situ) nel 76% dei casi. Per l’algoritmo di apprendimento automatico, la percentuale corrispondente era del 74%.
Questo è un passo verso la ricerca di strumenti migliori e più sofisticati per i medici per valutare lo spessore del melanoma, secondo uno dei ricercatori lo studioSam Polisi, docente di dermatologia e venereologia all’Accademia Sahlgrenska dell’Università di Göteborg, e anche dermatologo.
Sebbene sia relativamente facile per i dermatologi rilevare il melanoma, è molto più difficile valutarne lo spessore. Quando ai medici in questo studio è stato chiesto di quantificare ulteriormente lo spessore in tre gruppi (melanoma in situ e melanoma invasivo inferiore a 1,0 mm e oltre), solo il 56% delle valutazioni era corretto.
L’esperienza o la formazione dei medici non ha avuto alcuna influenza sul rendimento delle loro valutazioni, che Sam Polisi vede come un segno di quanto sia difficile. È ancora importante stimare la rapidità con cui è possibile assegnare la priorità ai pazienti per il primo processo, e quindi Sam Polesie ritiene che gli algoritmi di apprendimento automatico possano fungere da prezioso complemento nel lavoro clinico futuro.
Questo è uno sviluppo imminente e i dermatologi sono generalmente positivi. La grande sfida è far funzionare questi algoritmi nella vita clinica quotidiana, quindi non sono visti come una competizione ma piuttosto come un supporto decisionale, dice e continua:
La controversia che circonda l’introduzione degli algoritmi di apprendimento automatico in dermatologia ruota spesso attorno a dove dovremmo inserirli nel flusso clinico: prima o dopo la valutazione iniziale di un dermatologo? Se l’algoritmo viene messo in atto per primo, potremmo potenzialmente aumentare la sensibilità e avere un effetto di risparmio di tempo, ma poi cambia anche il flusso clinico. Se viene quindi posizionato, probabilmente aumenteremmo la specificità delle nostre valutazioni, ma non ci sarebbe alcun guadagno di tempo e ancora più consumo di tempo in quanto potrebbe portare a valutazioni contrastanti da affrontare.
Un limite dello studio è che le immagini interpretate dai medici erano tutte melanoma, mentre i dermatologi devono considerare molte altre diagnosi differenziali in ambito clinico. Un altro è che l’algoritmo è stato confrontato con la valutazione collettiva dei dermatologi.
Il nostro prossimo passo è valutare gli algoritmi in studi futuri e quindi confrontare le prestazioni degli algoritmi rispetto alle valutazioni dei singoli dermatologi, afferma Sam Polesie e continua:
Solo allora possiamo iniziare a commentare come questi algoritmi si inseriscono nell’assistenza sanitaria. Spero che tali strumenti saranno disponibili nella cura della pelle svedese tra 5-10 anni.
Lo studio è stato pubblicato sulla rivista dell’Accademia Europea di Dermatologia e Venereologia, JEADV, ed è stato condotto in collaborazione con ricercatori dell’Università di Medicina di Vienna in Austria.
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