In un futuro non troppo lontano, distinguere un neo innocuo da un melanoma potrebbe essere facile – ed economico – come scattare una foto con il proprio cellulare. Un gruppo di ricercatori di Stanford ha infatti elaborato una tecnica per l’analisi di immagini, che sfrutta reti neurali artificiali per insegnare ai computer a distinguere diverse tipologie di cancro della pelle da lesioni innocue o benigne. Al momento ancora in fase di test, l’algoritmo potrebbe diventare una app per smartphone.
I tumori della pelle sono la forma di cancro più diffusa: nel solo 2012, circa 70mila nuovi casi sono stati identificati in Italia, di cui il 5% costituito da melanomi. Come per altre forme di cancro aggressive, l’identificazione precoce del melanomi è fondamentale per il successo del trattamento. La prima diagnosi è solitamente effettuata dai dermatologi a livello visivo, sulla base delle caratteristiche delle lesioni, e solo in seguito confermata da esami più specifici e invasivi.
Allenate su un campione di circa 130mila immagini rappresentative di più di duemila malattie della pelle, le reti neurali messe a punto dai ricercatori di Stanford si sono rivelate in grado di uguagliare o superare le abilità diagnostiche di 21 dermatologi professionisti. Una simile strategia di apprendimento potrebbe essere applicata anche ad altri settori della medicina che utilizzano immagini a scopo diagnostico.
Riferimenti: Nature Letters
