Un framework di IA integra radiologia e patologia per la diagnosi del cancro ai polmoni

Un nuovo sistema di intelligenza artificiale è stato sviluppato per migliorare la diagnosi del cancro ai polmoni combinando l'imaging con tomografia computerizzata con l'analisi istopatologica. Il framework duale affronta le limitazioni delle scansioni TC convenzionali, che faticano a distinguere tra lesioni benigne e maligne. Utilizzando reti neurali convoluzionali, l'IA estrae caratteristiche sia dalla radiologia che dai campioni di tessuto colorati con ematossilina ed eosina. I metadati clinici vengono incorporati per migliorare la robustezza del sistema. La tecnologia impiega l'integrazione ponderata a livello decisionale per classificare i sottotipi multipli di cancro ai polmoni, tra cui adenocarcinoma, carcinoma a cellule squamose, carcinoma a grandi cellule e carcinoma a piccole cellule, insieme all'identificazione del tessuto normale. Le tecniche di IA spiegabile come Grad-CAM e Grad-CAM++ forniscono approfondimenti diagnostici interpretabili. Il cancro ai polmoni continua a essere una delle principali cause di mortalità correlata al cancro a livello mondiale, creando un significativo bisogno di strumenti diagnostici migliorati. La ricerca è stata pubblicata su arXiv con identificatore 2604.16104v1.