L’endoscopia assistita dall’intelligenza artificiale (AI) può aiutare a riconoscere meglio le lesioni del carcinoma dell’esofago?

Medico chirurgo, Anestesista, Rianimatore

Luglio 11, 2024

In questo interessante studio sarebbe stato verificato il possibile ruolo dell’intelligenza artificiale (AI) nell’assistere l’endoscopia per la diagnosi del carcinoma squamoso dell’esofago.

Carcinoma squamoso dell’esofago: endoscopia del tratto digerente superiore e ruolo dell’AI

Il cancro esofageo rappresenta l’ottava neoplasia maligna più comune a livello mondiale, e allo stesso tempo è gravato da una prognosi mediamente infausta e da elevati tassi di mortalità.

Nei Paesi meno industrializzati il carcinoma squamoso dell’esofago rappresenta l’istotipo più frequente di tale neoplasia. Vengono riconosciuti come accertati fattori di rischio:

il consumo di alcol
il fumo di sigaretta
l’acalasia.

Il carcinoma squamoso esofageo colpisce per lo più soggetti in età avanzata, in media tra i 60 e i 70 anni, e nelle fasi iniziali spesso non produce sintomi, rimanendo clinicamente silente.

Nelle fasi di malattia più avanzate la neoplasia si presenta caratteristicamente con la disfagia, ossia con la difficoltà durante la deglutizione, spesso associata a perdita di peso, emottisi e raucedine. La metodica iniziale di diagnosi si avvale dell’endoscopia del tratto superiore dell’apparato digerente, soprattutto quando il paziente ha più di 45 anni e accusa sintomi addominali persistenti senza beneficio farmacologico.

L’endoscopia associata a biopsia della lesione sospetta permane dunque il metodo gold standard di diagnosi, ma spesso a causa delle caratteristiche subdole della lesione o dell’inesperienza dell’endoscopista la neoplasia non viene riconosciuta e trattata per tempo.

Poiché il cancro squamoso dell’esofago è contraddistinto da un’elevata mortalità, si sta cercando di rafforzare l’efficienza dell’endoscopia mediante ausilio dell’intelligenza artificiale basata sul deep learning, che si è già rilevata utile nella diagnosi di lesioni cancerose dello stomaco e del colon-retto.

Caratteristiche dello studio

Tipo di studio: Trial clinico controllato randomizzato.
Luogo: Cina.
Tipo di pazienti: Soggetti adulti sottoposti ad endoscopia con biopsia del tratto superiore dell’apparato digerente.

Scopo dello studio: quanto è efficace l’AI per supportare la diagnosi di carcinoma squamoso dell’esofago durante l’endoscopia?

Gli autori dello studio hanno indagato l’efficacia dell’intelligenza artificiale nel supportare le diagnosi endoscopiche di lesioni precancerose e cancerose correlate al carcinoma squamoso dell’esofago.

Progettazione e risultati

Quasi 12.000 pazienti adulti, afferenti da 12 ospedali cinesi, sono stati coinvolti in questa sperimentazione clinica e sottoposti a un esame endoscopico con biopsia del tratto digerente superiore.

Tutti questi soggetti hanno ricevuto l’endoscopia per ragioni di screening o perché portatori di sintomi suggestivi di patologia esofagea, oppure ancora per motivi di follow-up.

Dopo la fase di selezione tutti i partecipanti sono stati suddivisi in due gruppi di egual numero e in maniera randomizzata:

il primo gruppo, denominato AI-first, ha ricevuto una prima endoscopia con biopsia grazie all’ausilio dell’intelligenza artificiale e una seconda senza l’AI;
il secondo gruppo, di routine, si è invece sottoposto dapprima a un’endoscopia con biopsia classica e successivamente a un prelievo bioptico assistito dall’AI.

Dopo aver completato tutti gli esami endoscopici necessari sull’intera coorte di pazienti sono emerse le seguenti evidenze:

la percentuale di mancata diagnosi di lesione è risultata circa 4 volte più alta nel gruppo di routine rispetto al gruppo AI-first;
il sanguinamento e le altre reazioni avverse sono risultati grossomodo sovrapponibili in termini di frequenza in entrambi i gruppi.

Conclusioni

Mentre la spesa sanitaria per l’implementazione dell’AI nella diagnostica del cancro squamoso esofageo deve essere ancora pienamente valutata, è comunque emerso il ruolo decisivo dell’intelligenza artificiale nell’assistere l’endoscopista nel riscontro delle lesione precancerose e cancerose di questa neoplasia.