Pubblicata su invito in Artificial Intelligence in Cancer (California) una review del Prof Ugo Cioffi (Università di Milano) e della dott.ssa Morena Burati (Dipartimento di Chirurgia Generale e Robotica dell’Ospedale Alessandro Manzoni, Lecco) sullo
Per Intelligenza Artificiale (AI) si intende la teoria e lo sviluppo di sistemi informatizzati capaci di portare a termine compiti che normalmente richiedono capacità tipiche dell’intelligenza umana,...
Pasquale Pallotta
Per Intelligenza Artificiale (AI) si intende la teoria e lo sviluppo di sistemi informatizzati capaci di portare a termine compiti che normalmente richiedono capacità tipiche dell’intelligenza umana, come la percezione visiva, la comprensione linguistica o il prendere decisioni. L’Intelligenza Artificiale è composta da numerosi campi di interesse specifico, come il Machine Learning, algoritmi basati sui network neuronali umani in grado di risolvere problemi e compiti come un cervello umano, e il Deep Learning, in grado di processare un dato a molteplici livelli al fine di estrarre informazioni sempre più sofisticate e ‘imparare attraverso l’esperienza’. In ambito medico, negli ultimi trent’anni abbiamo assistito allo sviluppo di sofisticate tecnologie di Intelligenza Artificiale che, tramite computer e robot medicali, sono diventate di uso sempre più comune nella pratica clinica, fornendo supporto nel design di nuovi farmaci, nella formulazione di diagnosi difficili e nella chirurgia robotica. Dal punto di vista medico, infatti, l’Intelligenza Artificiale ha due ambiti di applicazione: quello virtuale, attraverso cui sistemi di Deep Learning controllano cartelle cliniche informatizzate e database, aiutando i clinici a prendere decisioni in merito ai trattamenti e quello fisico, che si estrinseca nei robot chirurgici e nelle nanotecnologie per la somministrazione di chemioterapici, ancora in via di sviluppo. Ad oggi, il cancro è ancora la prima causa di morte a livello mondiale e, a causa dell’aumento dell’età media, i suoi numeri sono destinati progressivamente a crescere. L’applicazione delle tecnologie basate sull’Intelligenza Artificiale alla diagnosi e al trattamento del cancro è attualmente oggetto di un enorme sforzo globale e al centro di enormi interessi di tipo economico e di mercato. Secondo molti, la chiave della cura del cancro è la diagnosi precoce che permette di iniziare le terapie prima che diventi incurabile. A questo scopo, processi di Deep Learning sono stati applicati a tecniche radiologiche e istopatologiche, al fine di aumentare la precisione diagnostica e superare il limite operatore correlato. Proprio nel superamento dei limiti umani possiamo trovare la chiave dell’applicazione dell’Intelligenza Artificiale nella chirurgia oncologica, essendo la resezione chirurgica spesso il momento cruciale della cura dei tumori. L’Intelligenza Artificiale applicata alla chirurgia prende il nome di Computer Assisted Surgery (CAS) e al suo interno contiene molteplici aspetti del Machine Learning e del Deep Learning. Alcuni esempi da citare sono i sistemi di navigazione basati sulla Computer Vision che integrano immagini TAC con i sistemi visivi chirurgici o i sistemi di simulazione pratica, che permettono la preparazione di giovani chirurghi o la simulazione di interventi difficili basata sulla ricostruzione di anatomie reali. Come è facile immaginare però, il campo più prolifico della Computer Assisted Surgery è la chirurgia robotica che, integrando tecnologie di Intelligenza Artificiale a sistemi robotici avanzati, ha apportato enormi vantaggi nella pratica chirurgica, aumentandone sicurezza ed efficacia degli interventi. In questa minireview trattiamo l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale alla chirurgia oncologica. Per farlo al meglio abbiamo deciso di approfondire i campi dell’AI, dal Machine Learning e il Deep Learning alle loro componenti, enfatizzando i relativi campi di applicazione in medicina, prima e in chirurgia, poi. Ripercorriamo inoltre la storia della chirurgia robotica e come le continue innovazioni e integrazioni con tecnologie di DL e ML, abbiano portato al superamento di molti limiti legati alla chirurgia laparoscopica. Alla luce di ciò, è molto facile intuire come l’Intelligenza Artificiale rappresenti una grande opportunità per la chirurgia oncologica e il suo ruolo è destinato a crescere sia nel pre- che nel postoperatorio, mirando sempre più a una terapia personalizzata per ogni singolo paziente. I chirurghi hanno quindi l’enorme opportunità di poter applicare queste nuove tecnologie ma per farlo devono essere in grado di comprenderle e di adattare le proprie capacità a un nuovo modo di fornire assistenza sanitaria che sarà sempre più personalizzato, preciso e sicuro.
