Il tumore ovarico è una proliferazione anomala delle cellule nelle ovaie, organi responsabili della produzione di ormoni sessuali e ovociti. La forma più comune origina dalle cellule epiteliali che rivestono le pareti ovariche. Sebbene meno frequentemente, possono derivare anche dalle cellule stromali e germinali.
In Italia, circa 6.000 donne sono diagnosticate ogni anno con questo tipo di cancro, e la sua incidenza aumenta soprattutto tra i 50 e i 69 anni. La diagnosi precoce è complicata e spesso la malattia è avanzata al momento della scoperta.
Tra i principali fattori di rischio si includono l’età, familiarità e mutazioni genetiche come BRCA1 e BRCA2. I sintomi comuni, come gonfiore addominale, dolore e bisogno frequente di urinare, sono aspecifici e spesso compaiono nelle fasi avanzate. La diagnosi avviene tramite ecografia pelvica e marcatori tumorali, e la prognosi dipende dallo stadio del tumore.
Un recente studio condotto in Svezia dal Karolinska Institutet, ha dimostrato che i modelli basati sull’intelligenza artificiale (IA) riescono a identificare il tumore ovarico con una precisione dell’86%, superando così gli esperti umani (82%) e i medici con minore esperienza (77%). La ricerca, pubblicata sulla rivista Nature Medicine, ha visto la collaborazione di Robert Fruscio, Professore associato di Ginecologia e Ostetricia all’Università di Milano-Bicocca e Direttore della Struttura Semplice di Ginecologia Preventiva alla Fondazione IRCCS San Gerardo dei Tintori.
Lo studio, condotto da un team del centro d’eccellenza di Stoccolma, ha coinvolto 20 centri situati in otto paesi e ha analizzato oltre 17.000 immagini ecografiche provenienti da più di 3.600 pazienti, comprese quelle di pazienti che si erano recate all’Ospedale San Gerardo di Monza. I risultati ottenuti sono stati coerenti e precisi, a prescindere dall’età delle pazienti, dal tipo di apparecchiatura ecografica utilizzata e dalle differenti situazioni cliniche.
L’obiettivo principale di questa ricerca era di “addestrare“ un sistema di intelligenza artificiale capace di distinguere tra lesioni ovariche benigne e maligne. Come spiega meglio il Professor Robert Fruscio: “Le lesioni ovariche sono comuni e spesso rilevate incidentalmente, per questo è fondamentale, al fine di impostare un trattamento corretto, definirne il più precisamente possibile il rischio di malignità. E’ il classico caso in cui la IA non si sostituisce all’uomo, ma potrebbe migliorare l’efficienza di tutto il sistema e la gestione delle pazienti”.
