San Francisco Frontiers - L'intelligenza artificiale aiuta a distinguere due malattie del fegato

L'intelligenza artificiale aiuta a distinguere con precisione due malattie autoimmuni del fegato che possono presentare caratteristiche sovrapponibili e rendere complessa l'interpretazione della biopsia epatica. Una diagnosi più accurata significa infatti poter indirizzare il paziente verso il percorso terapeutico più appropriato. È nato con questo obiettivo lo studio multicentrico europeo dedicato alla diagnosi differenziale tra epatite autoimmune (Aih) e colangite biliare primitiva (Pbc). La ricerca ha sperimentato le potenzialità del deep learning, una forma avanzata di intelligenza artificiale, sviluppando un nuovo modello denominato Autoimmune liver neural estimator (Ane), progettato per analizzare le immagini digitalizzate delle biopsie epatiche e supportare il riconoscimento delle due patologie. Lo studio ha coinvolto sei centri europei di riferimento, tra cui la struttura di Medicina Interna 1 dell'Azienda ospedaliero - universitaria 'Maggiore della Carità' di Novara, diretta dal professor Mario Pirisi - all'interno della quale si trova anche la struttura di Immunologia riconosciuta dalla Regione Piemonte proprio come Centro di alta specializzazione di riferimento regionale - e ha utilizzato biopsie epatiche raccolte tra il 1997 e il 2023. Il sistema è stato addestrato direttamente sulle immagini digitali complete dei preparati istologici. I risultati hanno mostrato una buona capacità del modello di distinguere l'epatite autoimmune dalla colangite biliare primitiva. L'analisi ha inoltre permesso di comprendere quali elementi delle biopsie attirassero maggiormente l'attenzione dell'algoritmo, come, ad esempio, le zone caratterizzate da una maggiore infiammazione. L'obiettivo è affiancare - e non sostituire - il patologo nella valutazione specialistica.

Z.Sanchez--SFF