L'algoritmo "Sybil" che predice il tumore al polmone

Sybil è uno strumento di intelligenza artificiale per la valutazione del rischio di cancro ai polmoni sviluppato da ricercatori del MIT.

L’algoritmo, che si chiama come le Sibille dell'antica Grecia, figure femminili che trasmettevano la conoscenza divina del futuro, è in grado di analizzare le immagini della TAC polmonare a bassa dose prevedendo (in anticipo anche di anni) dove andrà a formarsi il tumore.
In pratica, come spiega Lecia Sequist, oncologa del Massachusetts General Hospital, “Sybil letteralmente disegna un cerchio rosso intorno alla zona in cui ci sono alte probabilità che compaia un nodulo maligno negli anni successivi. Nelle nostre sperimentazioni, Sybil ha previsto con una accuratezza del 94% la zona in cui un anno dopo si è formata la neoplasia maligna”.

L’algoritmo è stato addestrato su diverse serie di scansioni polmonari del National Lung Cancer Screening Trial e del Massachusetts General Hospital con ottimi risultati, prevedendo appunto la comparsa di tumori fino al 94% dei casi.

Il cancro ai polmoni è il tumore col maggior numero annuale di decessi, 1,7 milioni di morti nel 2020.
La diagnosi precoce è cruciale, poiché il tasso di sopravvivenza a cinque anni migliora significativamente se individuato precocemente.
In questo senso, una tecnologia in grado di anticipare di anni la diagnosi ha la potenzialità di salvare molte vite.

Sybil: A Validated Deep Learning Model to Predict Future Lung Cancer Risk From a Single Low-Dose Chest Computed Tomography