I servizi sanitari consigliano lo screening per il cancro al seno e spesso usano mammografia ed ecografia. Tuttavia, nelle donne con tessuto mammario denso le immagini ecografiche possono essere compromesse: il tessuto denso disperde il suono e crea un disturbo acustico che rende le cisti piene di liquido simili alle masse solide.
Un gruppo di ricerca della Johns Hopkins ha messo a punto un nuovo metodo di elaborazione del segnale ecografico basato sulla coerenza. A differenza delle ecografie convenzionali, che usano l'ampiezza del segnale per formare i toni scuri e chiari, l'approccio per coerenza valuta la somiglianza dei segnali tra elementi vicini. Il risultato sono immagini più pulite e una riduzione delle false apparizioni causate dal disturbo acustico.
Il sistema dà anche un punteggio numerico per ogni massa: solo le masse sopra una soglia prestabilita vengono considerate preoccupanti. In uno studio su 132 pazienti i medici hanno identificato correttamente le masse nel 96% dei casi con il nuovo metodo, contro il 67% con l'ecografia convenzionale. La coautrice Eniola Oluyemi ha detto che la tecnica può ridurre falsi positivi, esami di controllo e biopsie.
Il gruppo osserva che l'intelligenza artificiale già oggi può distinguere masse benigne e cancerose nelle immagini ecografiche; combinare la coerenza con l'IA potrebbe permettere decisioni più rapide durante la prima visita. Gli autori auspicano che un giorno il metodo possa essere usato anche a domicilio. Il lavoro è pubblicato su Radiology Advances e sostenuto dai National Institutes of Health.
Parole difficili
- coerenza — grado di somiglianza tra segnali vicini
- ampiezza — intensità o grandezza del segnale registrato
- disturbo acustico — rumore nel segnale che altera l'immagine
- soglia — valore limite oltre il quale si intervienesoglia prestabilita
- falso positivo — esito che segnala malattia inesistentefalsi positivi
- biopsia — prelievo di tessuto per analisi medicabiopsie
Suggerimento: passa il mouse o tocca le parole evidenziate nell’articolo per vedere definizioni rapide mentre leggi o ascolti.
Domande di discussione
- Come potrebbe la riduzione dei falsi positivi influire sui pazienti e sul sistema sanitario?
- Quali vantaggi e quali limiti vedi se questo metodo fosse disponibile per uso domiciliare?
- In che modo l'integrazione della coerenza con l'intelligenza artificiale potrebbe cambiare la gestione della prima visita?
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