Lo studio internazionale coordinato dall’Università di Sassari ha coinvolto 350 pazienti in cinque Paesi
Una fotografia della bocca, un sistema di intelligenza artificiale e una risposta sulla possibile natura benigna o maligna della lesione. Da Sassari arriva uno studio internazionale che apre nuove prospettive per la diagnosi precoce dei tumori del cavo orale. Il modello testato dai ricercatori ha raggiunto un’accuratezza del 97,1% nella distinzione tra lesioni maligne e benigne.
La ricerca è stata coordinata dall’Università degli Studi di Sassari, in collaborazione con l’Azienda ospedaliero-universitaria, e pubblicata sulla rivista scientifica Otolaryngology–Head and Neck Surgery. Lo studio ha coinvolto 350 pazienti consecutivi, reclutati in 20 centri universitari e ospedalieri di Italia, Belgio, Francia, Spagna e Israele. Le valutazioni del sistema sono state confrontate con l’esame istologico, utilizzato come riferimento diagnostico.
Come funziona il sistema studiato a Sassari.
I ricercatori hanno utilizzato un modello multimodale basato su Gemini 2.5, sottoponendogli fotografie cliniche delle lesioni della mucosa orale insieme ad alcune informazioni epidemiologiche di base. Al sistema è stato chiesto non soltanto di individuare una lesione, ma anche di valutarne la possibile natura, formulare un’ipotesi diagnostica e stabilire l’urgenza dell’invio del paziente allo specialista.
Nei risultati pubblicati, il modello ha raggiunto una sensibilità del 98,5% e una specificità del 96,2% nell’individuazione della malignità. L’accuratezza per una diagnosi istologica precisa è stata invece dell’88%. Nel 70% dei casi il sistema ha inoltre assegnato correttamente la classe di urgenza, mostrando però una tendenza prudenziale a sovrastimare il rischio.
Il confronto con i medici.
Lo studio ha previsto anche un confronto esplorativo con quattro singoli professionisti con differenti livelli di esperienza. Nella distinzione tra lesioni maligne e benigne, il comunicato dell’Università riporta un’accuratezza del 72,5% per il medico di medicina generale, del 78,2% per l’odontoiatra, dell’87,4% per lo specialista in patologia orale e del 99,4% per il chirurgo testa-collo esperto. Il sistema basato sull’intelligenza artificiale ha raggiunto il 97,1%.
Il dato, però, non consente di concludere che l’intelligenza artificiale sia superiore ai medici. Gli stessi autori sottolineano che lo studio non è stato progettato per dimostrare equivalenza o superiorità rispetto ai professionisti. Il confronto è esplorativo e il chirurgo testa-collo esperto ha comunque ottenuto la prestazione migliore.
L’obiettivo indicato dai ricercatori è diverso: fornire in futuro uno strumento di supporto soprattutto nei contesti non specialistici, aiutando medici e odontoiatri a riconoscere una lesione sospetta e ad accelerare l’invio del paziente allo specialista.
La diagnosi precoce dei tumori del cavo orale.
Il professor Giacomo De Riu, ordinario di Chirurgia maxillo-facciale dell’Università di Sassari e direttore della struttura dell’Aou, evidenzia uno dei problemi alla base della ricerca: una parte dei pazienti arriva alla diagnosi quando la malattia si trova già in uno stadio avanzato. Le lesioni iniziali possono infatti essere sottovalutate dal paziente oppure assomigliare a condizioni benigne, rendendone più difficile il riconoscimento precoce.
Per Luigi Angelo Vaira, ricercatore dell’Università di Sassari, dirigente medico dell’Aou e principal investigator dello studio, la prospettiva non è sostituire il professionista. L’intelligenza artificiale potrebbe invece diventare, dopo ulteriori validazioni, uno strumento da integrare nei percorsi di telemedicina e triage territoriale, soprattutto nei primi livelli di assistenza.
La ricerca rientra nel progetto e.INS – Ecosystem of Innovation for Next Generation Sardinia, finanziato attraverso il Pnrr con risorse NextGenerationEU, e nello Spoke dedicato a medicina preventiva, genomica, innovazione digitale e telemedicina. Nello stesso ambito si inserisce il progetto Telemaco-S dell’Università e dell’Aou di Sassari.
