Integrarea inteligenței artificiale (IA) în domeniul oncologiei și patologiei transformă radical abordarea cancerului, promițând scurtarea timpului de diagnostic și o precizie sporită în stabilirea tratamentelor corecte. Aceasta permite, de asemenea, anticiparea riscurilor și a posibilelor efecte secundare.

Patologia digitală computațională, fundamentul aplicării IA în oncologie, este pe cale să modernizeze metodele tradiționale, transformând microscopul într-o piesă de muzeu.

Oncologii și patologii se pregătesc pentru o schimbare profundă în specialitatea lor, odată cu implementarea inteligenței artificiale. Ceea ce înainte era examinat la microscop, cu lame și ochiul uman, este acum digitalizat și analizat pe un ecran de către algoritmi puternici. Acești algoritmi sunt capabili să compare informații cu milioane de date și modele într-un timp considerabil mai scurt decât era necesar pentru a studia doar câteva mostre.

De la laboratoarele de anatomie patologică la algoritmii care prezic mutațiile, IA accelerează diagnosticul, făcându-l mai precis și personalizat. De asemenea, îmbunătățește predicțiile oncologilor cu privire la evoluția pacienților și răspunsul lor la tratament, minimizând erorile și contribuind la echitatea și eficiența serviciilor medicale.

„Oncologia avansează către medicina personalizată și de precizie”, explică doctorul Javier de Castro, șeful secției de Oncologie Medicală de la Spitalul Universitar La Paz din Madrid. „Acest lucru implică colectarea unei cantități mari de date și analiza lor exhaustivă pentru a realiza un diagnostic molecular care să identifice biomarkeri, în scopul diferențierii genetice a tumorilor și personalizării tratamentului. În acest context, IA este esențială pentru interpretarea corectă a datelor masive, creșterea preciziei diagnosticului și prezicerea răspunsului pacienților la tratament.”

La baza acestei revoluții se află patologia digitală computațională, care ar putea transforma microscopul într-o piesă de muzeu. Doctorul Jordi Temprana, medic patolog la Spitalul Vall d’Hebron din Barcelona, explică: „Această disciplină implică digitalizarea imaginilor mostrelor de țesut pentru a le analiza pe un ecran, cu ajutorul inteligenței artificiale, în loc să folosim un microscop convențional. Aceasta schimbă specialitatea noastră, permițând, printre altele, lucrul în rețea între diferite echipe de patologi, partajarea informațiilor și formarea rezidenților cu o casuistică cât mai variată.”

Ce este patologia digitală computațională?

• Este o disciplină care combină inteligența artificială (IA) și modelele de învățare automată (deep learning) pentru analiza datelor masive.
• Patologia digitală scanează imaginile mostrelor de țesut pentru a fi vizualizate pe un ecran, înlocuind microscopul tradițional.
• Patologia computațională este aplicarea IA la aceste imagini digitale pentru analiză: identifică modele, clasifică tumori, prezice rezultate.

Ce aduce nou?

În domeniul oncologiei medicale, reprezintă o revoluție, deoarece datorită digitalizării mostrelor și analizei lor ulterioare prin platforme digitalizate, se facilitează stocarea și schimbul de date între echipe, precum și posibilitatea de a realiza diagnostice la distanță prin telepatologie în zonele cu acces redus la specialiști.

Impactul IA în diagnostic și monitorizarea pacientului oncologic:

• Analiza anatomopatologică moleculară a țesuturilor: Patologia digitală computațională permite o analiză exhaustivă a datelor și imaginilor masive pentru a identifica specificitățile genetice ale tumorii.
• Diagnostic: Îl accelerează și crește precizia și personalizarea, reducând erorile. Algoritmii IA pot identifica și clasifica tumori cu o precizie mai mare, chiar subclasificându-le după caracteristicile morfologice.
• Tratament: Este personalizat la maximum, deoarece IA permite prezicerea răspunsului fiecărui pacient la tratamente, eficacitatea acestora și, de asemenea, impactul efectelor secundare.
• Monitorizare: Este mai precisă și reduce vizitele la spital. După terminarea tratamentului, IA permite deciderea dacă frecvența controalelor și monitorizarea fiecărui caz ar trebui să fie mai mult sau mai puțin exhaustive. Fiecare pacient poate fi monitorizat de la distanță pentru a reduce vizitele la spital.

Patologia digitală permite detectarea unor modele invizibile care fac diagnosticul mai precis. În plus, poate prezice efectele secundare și prognoza răspunsului la tratament pentru fiecare pacient. Compararea și analiza preparatelor histologice obișnuiau să ia mult timp patologilor. Doctorul Fernando López Ríos, șeful secției de Anatomie Patologică de la Spitalul Universitar 12 de Octubre din Madrid, afirmă: „Înainte se făcea cu ochiul uman, era o sarcină lentă și obositoare, acum IA permite cuantificarea mostrelor de țesut cu mai multă precizie și rapiditate.”

„În viitor, este probabil ca, analizând morfologia tumorilor, IA să permită dezvoltarea de metode de screening pentru a face diagnosticul și mai precis”, adaugă Fernando López Ríos.

Biomarkerii sunt cruciali pentru accelerarea unui diagnostic din ce în ce mai precis, fiind adevărate comori de informații pentru oncologii medicali. Aceștia sunt detectați prin compararea și analiza datelor cu patologia digitală computațională. Biomarkerii îmbunătățesc substanțial parcursul pacientului oncologic, de la diagnostic până la controalele extraspitalicești. Doctorul López Ríos explică: „IA ajută la identificarea și cuantificarea biomarkerilor pentru a prezice răspunsul la tratament și prognosticul evoluției unui pacient. În viitor, este probabil ca, analizând morfologia tumorilor, IA să permită dezvoltarea de metode de screening pentru a face diagnosticul și mai precis și a prezice cu mai multă exactitate prognosticul unui pacient.”

„IA este capabilă să arate celulele într-un mod foarte precis, depășind unele limite pe care le avem noi, oamenii”, subliniază doctorul Jordi Temprana. „În plus, favorizează reproductibilitatea și echitatea, deoarece un număr mai mare de profesioniști pot accesa aceleași determinări. De exemplu, algoritmii de detectare a țesuturilor permit deja recunoașterea unor modele de neoplazie care ne ajută să determinăm gradul cancerului, să efectuăm screening-uri și să prioritizăm pacienții potriviți, scurtând astfel timpul de răspuns la tratamente.”

Doctorul Javier de Castro adaugă că identificarea biomarkerilor este utilă pentru a prezice efectele secundare și riscurile unui tratament, precum și pentru a prognoza răspunsul pacientului la un medicament specific. „În plus, se îmbunătățește controlul extraspitalicesc, deoarece prin IA pacienții pot fi monitorizați de la distanță, reducând vizitele la spital.”

Medicii intervievați recunosc că suntem la începutul adoptării IA, iar în unele spitale și comunități autonome este mai implementată decât în altele. Tehnologia de digitalizare a mostrelor de țesut este încă scumpă și reprezintă baza pentru a impulsiona diagnosticul prin biomarkeri și a îmbunătăți astfel prognosticul bolilor oncologice.

Consolidarea sa va depinde de validarea științifică, formarea profesională și integrarea etică în practica medicală. Un document recent al Societății Europene de Oncologie Medicală (ESMO) a stabilit criteriile etice minime pentru utilizarea biomarkerilor bazați pe IA și a oferit profesioniștilor un ghid pentru o adoptare „sigură și integratoare” a inteligenței artificiale. Documentul solicită ca instruirea medicilor să includă „alfabetizarea” în IA și pledează pentru „o validare automată robustă” a rezultatelor, mai ales atunci când IA înlocuiește judecata unui specialist uman.