Dal 23 al 26 settembre si è tenuta a Catania la 75ª edizione del Congresso nazionale della Società italiana di neurochirurgia (SINch). Tra gli oltre 700 contributi scientifici presentati, diversi studi hanno analizzato come l‘intelligenza artificiale possa supportare lo specialista nell’interpretazione delle immagini diagnostiche, nella pianificazione degli interventi e nella valutazione prognostica.
I risultati sono promettenti, ma devono essere interpretati con prudenza. «L’intelligenza artificiale può aiutare il neurochirurgo a mettere insieme una quantità di informazioni che sarebbe molto difficile esaminare manualmente negli stessi tempi. Può indicare elementi ai quali prestare attenzione ma non conosce la storia della persona e non assume decisioni cliniche. La responsabilità della scelta rimane dello specialista», afferma Domenico D’Avella, presidente SINch.
Tumori cerebrali
Tra gli studi presentati figura un sistema di intelligenza artificiale sviluppato per analizzare le risonanze magnetiche dei pazienti con glioma, validato su 1.251 casi. Il modello ha mostrato prestazioni superiori rispetto ai principali sistemi di confronto, richiedendo al tempo stesso una quantità di memoria informatica inferiore. Lo studio riguarda i gliomi, tumori che originano nel sistema nervoso centrale e che richiedono una precisa identificazione delle diverse componenti tumorali nelle immagini diagnostiche. Questa fase è essenziale per pianificare l’intervento chirurgico, valutarne l’efficacia e monitorare l’evoluzione della malattia.
Un gruppo di ricercatori ha sviluppato il sistema UNETR-RF, in grado di valutare l’affidabilità delle diverse immagini della risonanza magnetica e attribuire maggiore importanza a quelle ritenute più informative, riducendo l’impatto di movimenti del paziente e differenze tra apparecchiature. I ricercatori considerano questi risultati un primo passo verso lo sviluppo di GliomAId, una piattaforma progettata per distinguere automaticamente tumore, cavità chirurgica ed eventuale tessuto residuo. Il sistema, tuttavia, è ancora in fase di ricerca.
«Capire con precisione dove si trovi il tumore e quali siano i suoi rapporti con le strutture circostanti è fondamentale per preparare l’intervento. Sistemi di questo tipo potrebbero rendere più rapida e uniforme l’analisi delle immagini. Prima dell’impiego clinico devono però essere verificati in modo rigoroso e in contesti sanitari differenti», spiega Giuseppe Barbagallo, presidente del Congresso e segretario SINch.
Connessioni cerebrali
Un secondo progetto di ricerca punta ad aiutare il neurochirurgo a visualizzare e interpretare le connessioni cerebrali coinvolte in movimento, linguaggio e principali funzioni cognitive. Il modello sviluppato dai ricercatori è in grado di organizzare grandi quantità di dati ottenuti dalle immagini di trattografia, una tecnica che consente di ricostruire il percorso delle fibre nervose cerebrali. L’obiettivo è aiutare il chirurgo a identificare le vie nervose da preservare durante l’intervento, anche quando tumori o altre lesioni alterano l’anatomia cerebrale.
«Conoscere in modo sempre più accurato l’organizzazione delle reti cerebrali significa poter pianificare interventi più personalizzati. Sono strumenti che potrebbero aiutarci a integrare enormi quantità di informazioni, mantenendo al centro la sicurezza del paziente», osserva Barbagallo.
IA applicata al Parkinson
L’intelligenza artificiale potrebbe contribuire a rendere più precisa la pianificazione della stimolazione cerebrale profonda, una procedura utilizzata in alcuni pazienti con Parkinson per controllare sintomi come tremore, rigidità e lentezza dei movimenti. Uno studio presentato al Congresso ha valutato un sistema capace di identificare automaticamente il bersaglio anatomico e di proporre la traiettoria dell’elettrodo sulla base delle immagini cerebrali del paziente. Il metodo è stato verificato retrospettivamente su 10 pazienti e 20 traiettorie. L’elaborazione automatizzata ha richiesto circa 10 minuti e ha mostrato una maggiore accuratezza rispetto alla pianificazione convenzionale utilizzata come confronto.
«L’obiettivo non è sostituire il neurochirurgo, ma fornirgli uno strumento aggiuntivo per pianificare l’intervento in modo sempre più personalizzato e accurato. In prospettiva, tecnologie di questo tipo potrebbero contribuire a rendere più rapida l’analisi delle immagini e supportare le decisioni cliniche più complesse», commenta d’Avella.
Dalla prognosi degli aneurismi alla valutazione del rischio
Una ricerca condotta su 326 pazienti trattati in nove centri italiani ha studiato le emorragie cerebrali causate dalla rottura di aneurismi. L’analisi ha identificato nel volume di sangue presente nei ventricoli cerebrali il principale fattore associato a mortalità e disabilità nella popolazione esaminata. Lo studio ha utilizzato modelli di intelligenza artificiale per analizzare l’interazione tra volume dell’emorragia intraventricolare, età e altri parametri clinici, con l’obiettivo di individuare i fattori maggiormente associati all’esito dei pazienti.
La tecnologia non sostituisce il rapporto medico-paziente
Accanto alle opportunità emergono anche questioni legate alla protezione dei dati sanitari, al rischio di errori e alla trasparenza dei sistemi utilizzati. Un algoritmo addestrato su popolazioni limitate potrebbe infatti non mantenere le stesse prestazioni in pazienti con caratteristiche differenti. Inoltre, i risultati devono poter essere interpretati e valutati criticamente dagli specialisti, evitando che l’intelligenza artificiale diventi una “scatola nera” cui affidare automaticamente le decisioni.
Come sottolineano gli esperti della SINch, l’intelligenza artificiale rappresenta uno strumento di supporto sempre più importante, ma il giudizio clinico, la valutazione del singolo paziente e il rapporto medico-paziente restano elementi centrali del processo decisionale.
