Lo studio dei tumori orali a Sassari.
Un gruppo di ricerca coordinato dall’Università degli Studi di Sassari ha studiato il possibile utilizzo dell’intelligenza artificiale per riconoscere in fase precoce le lesioni sospette della mucosa orale. La rivista scientifica Otolaryngology-Head and Neck Surgery, organo ufficiale dell’American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery Foundation, ha pubblicato i risultati dello studio internazionale.
Intelligenza artificiale e lesioni del cavo orale.
La ricerca, intitolata Image-Based Diagnosis of Oral Lesions: Performance of a Vision-Language Model versus Human Clinicians, ha analizzato le prestazioni di un sistema multimodale di intelligenza artificiale basato su Gemini 2.5 Pro e appositamente addestrato per valutare immagini di lesioni della mucosa orale. L’obiettivo non era soltanto stabilire se fosse presente un’alterazione, ma verificare la capacità del sistema di distinguere una possibile lesione benigna da una maligna, formulare un’ipotesi diagnostica e indicare con quale urgenza fosse opportuno indirizzare il paziente a una valutazione specialistica.
Il tema è particolarmente rilevante per il carcinoma del cavo orale, che può essere diagnosticato in fase avanzata anche a causa della difficoltà nel riconoscere tempestivamente alcune lesioni. Un’alterazione iniziale può infatti essere sottovalutata dal paziente oppure presentare caratteristiche che la rendono simile a condizioni non tumorali. “Il carcinoma del cavo orale continua a rappresentare un problema importante perché una quota ancora troppo elevata dei pazienti arriva alla diagnosi quando la malattia è già in uno stadio avanzato”, spiega il professor Giacomo De Riu, Ordinario di Chirurgia Maxillo-Facciale dell’Università di Sassari e Direttore della Struttura Complessa di Chirurgia Maxillo-Facciale dell’Aou di Sassari. Per questo, secondo De Riu, ridurre il tempo che intercorre tra la comparsa della lesione, il suo riconoscimento e l’eventuale invio allo specialista costituisce un passaggio importante nella prevenzione e nella gestione di queste patologie.
Lo studio in 20 centri europei e in Israele.
I ricercatori hanno condotto la sperimentazione in modo prospettico e multicentrico. Sono stati coinvolti 350 pazienti, reclutati complessivamente in 20 centri universitari e ospedalieri di Italia, Belgio, Francia, Spagna e Israele. Per verificare la correttezza delle diagnosi, i ricercatori hanno utilizzato l’esame istologico delle lesioni come riferimento. I ricercatori hanno così confrontato le valutazioni dell’intelligenza artificiale con la diagnosi definitiva.
“Abbiamo voluto verificare cosa accadesse portando un modello multimodale disponibile al pubblico, ma in una versione appositamente allenato, fuori dai dataset sperimentali e all’interno di una casistica clinica reale” spiega Luigi Angelo Vaira, ricercatore dell’Università di Sassari e dirigente medico dell’Aou di Sassari, principal investigator dello studio. Il protocollo utilizzato dai ricercatori prevedeva quindi una valutazione più articolata rispetto alla semplice identificazione di una lesione.
Un’accuratezza del 97,1%.
Dall’analisi è emersa un’accuratezza complessiva del 97,1% nella distinzione tra lesioni maligne e benigne. I ricercatori hanno inoltre effettuato un confronto esplorativo con professionisti sanitari caratterizzati da differenti livelli di esperienza. Nella classificazione delle lesioni come maligne o benigne, i risultati sono stati 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 su Gemini ha raggiunto il 97,1%.
I dati, però, non sono stati interpretati dagli autori come una dimostrazione della superiorità dell’intelligenza artificiale rispetto ai professionisti. “Questo confronto non significa che l’intelligenza artificiale sia superiore a una determinata categoria professionale”, precisa Vaira. Lo studio, sottolinea il ricercatore, non era stato concepito per dimostrarlo. Piuttosto, i risultati mostrano la complessità del riconoscimento delle lesioni orali quando la valutazione avviene al di fuori di un contesto altamente specialistico. I ricercatori considerano il risultato ottenuto dal chirurgo testa-collo esperto, il più elevato nel confronto, una conferma del ruolo centrale della competenza specialistica.
Il possibile utilizzo nella telemedicina.
La prospettiva indicata dal gruppo di ricerca è quindi quella di utilizzare l’intelligenza artificiale come strumento di supporto, soprattutto nei contesti in cui il paziente entra inizialmente in contatto con medici e odontoiatri non specialisti. Dopo ulteriori validazioni, sistemi di questo tipo potrebbero essere integrati nei percorsi di telemedicina e nel triage territoriale, contribuendo a individuare più rapidamente i casi che necessitano di un approfondimento specialistico. L’obiettivo non sarebbe dunque sostituire il medico, ma fornire un supporto aggiuntivo per aumentare la capacità di intercettare le lesioni potenzialmente sospette e favorire un accesso più rapido alle competenze specialistiche.
“Il punto centrale è che non dobbiamo interpretare l’intelligenza artificiale come un concorrente del medico”, conclude Vaira. La tecnologia, se sottoposta a un’adeguata validazione e inserita in percorsi clinici controllati, può diventare un ulteriore strumento a disposizione dei professionisti, con l’obiettivo finale di migliorare l’assistenza al paziente e contribuire a ridurre i ritardi diagnostici.
Il progetto e.INS e Telemaco-S.
Lo studio rientra inoltre nelle attività sviluppate attraverso l’investimento dell’Università degli Studi di Sassari e dell’Azienda Ospedaliero-Universitaria di Sassari nell’ambito di e.INS – Ecosystem of Innovation for Next Generation Sardinia. In particolare, la ricerca si inserisce nello Spoke 01, dedicato a medicina preventiva, genomica, innovazione digitale e telemedicina, di cui l’Università di Sassari è soggetto esecutore e Spoke Leader. Il programma è finanziato attraverso il Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (Pnrr) con risorse dell’Unione europea – NextGenerationEU. Nello stesso contesto si colloca anche Telemaco-S, progetto nato dalla collaborazione tra Università e Aou di Sassari per sviluppare soluzioni nel campo della telemedicina e della medicina di precisione.
