Un progetto che grazie alla sinergia tra clinica e Intelligenza Artificiale punta a predire la probabilità che un paziente vada incontro a complicanze in seguito a un intervento di Chirurgia pancreatica, sulla base delle immagini pre-operatorie della TAC.

Ci presenta il progetto il professor Alessandro Zerbi, Responsabile di Chirurgia pancreatica in Humanitas. Humanitas è centro di riferimento per la cura dei tumori del pancreas, con diversi progetti di Ricerca attivi. Le nuove tecnologie possono essere di grande aiuto nell’ambito della Ricerca; la strada verso cure definitive è ancora lunga e c’è bisogno del contributo di tutti: ecco perché è importante sostenere la Ricerca donando il proprio 5×1000.

 

La chirurgia per il tumore al pancreas è molto complessa ed è gravata da serie complicanze post-operatorie. Per questo motivo l’analisi dei dati relativi ai fattori di rischio mediante programmi di Intelligenza Artificiale, rappresenta un elemento cruciale nell’approcciare i pazienti con questi tumori.

Grazie alla Ricerca clinica è stato possibile identificare i fattori di rischio per la complicanza post-operatoria più insidiosa (la fistola pancreatica); si tratta di due aspetti fisici del pancreas del paziente: la consistenza del tessuto pancreatico e il diametro del dotto pancreatico. Dalla TC preoperatoria, chirurghi e radiologi esperti sono in grado di prevedere queste due variabili nel singolo paziente. Inoltre dalle immagini TC si può predire la presenza di sarcopenia, un indice di malnutrizione e fragilità, anch’esso correlato con la comparsa di complicanze post-operatorie.

 

Obiettivo della Ricerca

Puntiamo a elaborare una capacità di predizione superiore a quella in uso fino a ora così da valutare nel singolo paziente la probabilità di comparsa di complicanze e la loro gravità, in modo da mettere in atto provvedimenti per limitarle o, eventualmente, anche per soprassedere dall’intervento e indirizzare il paziente a un trattamento radioterapico o chemioterapico.

L’accesso a un gran numero di scansioni TC preoperatorie consentirebbe di mettere a punto uno strumento capace di rendere oggettivi i parametri del paziente in maniera automatica e ottenere un punteggio correlato alla complessità chirurgica e alla fragilità del paziente. Dalla TC preoperatoria, quindi, si potrebbero prevedere i risultati della procedura chirurgica e valutare il rischio di complicanze post-operatorie.

Poiché il tumore del pancreas è relativamente poco diffuso, il numero di pazienti non consente di eseguire analisi tradizionali di immagini. Per affrontare questa sfida proveremo a utilizzare l’Intelligenza Artificiale, attraverso modelli di machine learning.

 

Humanitas A.I. Health Center

Humanitas sta costruendo un Centro d’avanguardia focalizzato sulla Ricerca in ambito clinico – Humanitas A.I. Health Center – che unisce il network dei medici e dei ricercatori e un team di ingegneri specializzati in Intelligenza Artificiale.

 

Il progetto

Quanti ricercatori sono coinvolti e quali sono le tempistiche del progetto?

Attualmente nel progetto sono coinvolti 3 chirurghi e 2 radiologi, oltre a 2 ingegneri.

Come si integrano le competenze mediche e le competenze dei data scientist?

Le competenze si integrano con riunioni settimanali (a distanza, dato il periodo) in cui vengono discussi nel dettaglio gli aspetti relativi all’identificazione da parametri TC da valutare con tecnica radiomica, sulla base dei suggerimenti clinici, delle caratteristiche delle immagini e delle possibilità di elaborazione delle stesse.