I ricercatori della Harvard Medical School hanno recentemente svelato un nuovo modello, pubblicato su Nature, di intelligenza artificiale (IA) denominato CHIEF (Clinical Histopathology Imaging Evaluation Foundation), capace di diagnosticare e prevedere esiti per diversi tipi di cancro con una precisione straordinaria. Questo avanzato sistema ha suscitato un notevole interesse per la sua capacità di superare le prestazioni degli attuali sistemi di IA, raggiungendo fino al “96% di accuratezza” nella rilevazione del cancro attraverso 19 diversi tipi di tumori. CHIEF è open source e può essere scaricato dalla pagina Github del progetto.
Il modello CHIEF è stato paragonato, per la sua versatilità, a ChatGPT, il celebre modello di linguaggio che ha catturato l’attenzione globale grazie alla sua capacità di affrontare un’ampia gamma di compiti. Tuttavia, CHIEF è specializzato nel campo della visione artificiale, un modello creato appositamente per comprendere gli input visivi, particolarmente focalizzato sull’analisi delle immagini di cellule tumorali. Questa focalizzazione lo distingue dai modelli generalisti come GPT-4V o LlaVA, che si concentrano su una vasta gamma di applicazioni visive più generiche.
Un Modello di AI di Visione Specializzata
Il cuore di CHIEF risiede nella sua capacità di esaminare immagini istopatologiche ad alta risoluzione, ossia immagini microscopiche di tessuti, per identificare anomalie cellulari. Piuttosto che essere addestrato per riconoscere oggetti comuni come “gatti” o “arance”, come spesso accade nei modelli di visione artificiale generici, CHIEF è stato istruito su un enorme set di dati multimodale, che comprende 15 milioni di immagini non etichettate e 60.000 immagini a intera diapositiva di tessuti provenienti da 19 diverse sedi anatomiche.
Secondo quanto riportato nello studio, “grazie alla pre-istruzione su 44 terabyte di dataset di immagini patologiche ad alta risoluzione, CHIEF è stato in grado di estrarre rappresentazioni microscopiche utili per la rilevazione di cellule cancerose, l’identificazione dell’origine del tumore, la caratterizzazione dei profili molecolari e la previsione prognostica”. Questo approccio sembra aver superato le aspettative dei ricercatori, dimostrando una straordinaria capacità di diagnosi e previsione in una varietà di contesti oncologici.
Risultati Eccezionali in Diagnosi e Prognosi
I ricercatori hanno messo alla prova CHIEF su oltre 19.400 immagini provenienti da 32 set di dati indipendenti raccolti a livello globale, ottenendo risultati che superano i metodi di intelligenza artificiale all’avanguardia fino al 36,1%. CHIEF non solo si è dimostrato più preciso nella diagnosi del cancro, ma anche nella capacità di distinguere tra pazienti con tassi di sopravvivenza alti e bassi, fornendo intuizioni accurate su diversi campioni di tessuto analizzati.
Uno degli aspetti più promettenti di CHIEF è la sua capacità di affrontare un’ampia gamma di compiti correlati al cancro, che vanno dalla rilevazione delle cellule tumorali alla previsione della risposta al trattamento. “La nostra ambizione era quella di creare una piattaforma di intelligenza artificiale agile e versatile, simile a ChatGPT, in grado di svolgere una vasta gamma di compiti legati alla valutazione del cancro”, ha dichiarato Kun-Hsing Yu, autore principale dello studio. “Il nostro modello si è rivelato estremamente utile in diversi compiti relativi alla diagnosi, prognosi e risposta al trattamento del cancro”.
CHIEF e la Prossima Fase di Sviluppo
Sebbene CHIEF abbia già dimostrato prestazioni straordinarie, i ricercatori intendono affinare ulteriormente il modello. Il prossimo passo sarà quello di addestrarlo su immagini relative a malattie rare, condizioni non cancerose e tessuti pre-maligni, per migliorare ulteriormente la sua accuratezza e ampliare il suo campo d’azione. Inoltre, i ricercatori sperano di alimentare il modello con un numero sempre maggiore di dati per migliorare la sua capacità di identificare l’aggressività del cancro e di prevedere gli effetti di nuovi trattamenti.
Il Ruolo in Espansione dell’IA nella Diagnosi Oncologica
L’uso dell’intelligenza artificiale per la diagnosi e il trattamento del cancro non è una novità, ma le recenti innovazioni come CHIEF stanno dimostrando quanto questo campo sia in rapida evoluzione. In passato, modelli come EMethylNET, sviluppato dai ricercatori di Cambridge, hanno mostrato il potenziale dell’IA nel rilevamento precoce del cancro. EMethylNET, ad esempio, utilizza dati derivanti dal DNA di campioni di tessuto per diagnosticare 13 tipi di cancro con un’accuratezza del 98%, evidenziando il ruolo chiave della metilazione del DNA nella crescita tumorale.
Un altro esempio è CancerGPT, un modello che utilizza un grande modello di linguaggio per prevedere come le combinazioni di farmaci possano influenzare i tessuti rari nei pazienti oncologici. Questo modello ha dimostrato l’importanza dei modelli pre-addestrati quando i dati strutturati e i campioni sono scarsi, fornendo preziose intuizioni pur sollevando preoccupazioni riguardo alle potenziali “allucinazioni” dell’intelligenza artificiale.
Anche aziende come Google e iCAD hanno sfruttato l’IA per migliorare la diagnosi del cancro. Il loro sistema di screening alimentato dall’IA ha superato in accuratezza i radiologi esperti, offrendo una soluzione valida di fronte alla carenza globale di radiologi e migliorando l’accesso a screening salvavita per il cancro al seno.
Un’altra tecnologia, denominata Sturgeon, viene utilizzata dai neurochirurghi per assistere nella diagnosi dei tumori del sistema nervoso centrale in tempo reale, con un’accuratezza del 90%. Questa tecnologia è un ulteriore esempio di come l’intelligenza artificiale stia rivoluzionando le pratiche cliniche in settori critici come la chirurgia cerebrale.
L’introduzione del modello CHIEF rappresenta un importante passo avanti nell’uso dell’intelligenza artificiale per la diagnosi e il trattamento del cancro. Con una precisione senza precedenti e una versatilità che lo rende utile in una vasta gamma di contesti oncologici, CHIEF promette di rivoluzionare il modo in cui i medici diagnosticano e trattano il cancro. Man mano che verrà ulteriormente sviluppato e addestrato su nuovi set di dati, le sue potenzialità non faranno che crescere, aprendo nuove strade per la medicina personalizzata e migliorando significativamente le prospettive di sopravvivenza per i pazienti affetti da cancro.
Il futuro dell’oncologia sembra sempre più intrecciato con le innovazioni dell’intelligenza artificiale, e modelli come CHIEF sono destinati a giocare un ruolo di primo piano in questa rivoluzione.