Stando ai risultati di una ricerca presentata al meeting annuale della Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, un nuovo approccio basato sull’intelligenza artificiale è in grado di rilevare con precisione sei diversi tipi di cancro sulle scansioni PET/TC dell’intero corpo. Quantificando automaticamente il carico tumorale, il nuovo strumento può essere utile per valutare il rischio del paziente, prevedere la risposta al trattamento e stimare la sopravvivenza.

Nello studio, pubblicato sul Journal of Nuclear Medicine (JNM), i ricercatori hanno sviluppato un approccio di deep transfer learning, un tipo di intelligenza artificiale, per la segmentazione e la prognosi del cancro dell’intero corpo, completamente automatizzate sulle scansioni PET/CT.

L’approccio basato sull’intelligenza artificiale ha estratto automaticamente le caratteristiche radiomiche e le misure di imaging dell’intero corpo dalle segmentazioni tumorali previste per quantificare il carico molecolare del tumore e l’assorbimento in tutti i tipi di cancro.

Abstract dell’articolo pubblicato su JNM

Redazione Nurse Times

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