I ricercatori hanno analizzato i dati di registro relativi all’intera popolazione adulta svedese per esplorare nuovi metodi di identificazione del rischio di melanoma. Il set di dati includeva informazioni quali età, sesso, diagnosi mediche, uso di farmaci e stato socioeconomico. In totale, sono stati inclusi 6.036.186 individui e 38.582 (0,64%) hanno sviluppato un melanoma nel corso dei cinque anni di studio.
Gran parte dell’analisi è stata condotta da Martin Gillstedt:
“Il nostro studio dimostra che i dati già disponibili all’interno dei sistemi sanitari possono essere utilizzati per identificare gli individui a maggior rischio di melanoma”, afferma Martin Gillstedt, dottorando presso l’Accademia Sahlgrenska dell’Università di Göteborg e statistico presso il Dipartimento di Dermatologia e Venereologia dell’Ospedale Universitario Sahlgrenska. “Non si tratta di una forma di supporto decisionale attualmente disponibile nell’assistenza sanitaria di routine, ma i nostri risultati indicano chiaramente che i dati dei registri possono essere utilizzati in modo più strategico in futuro.”
I modelli di intelligenza artificiale migliorano l’accuratezza della previsione del rischio di melanoma.
I ricercatori hanno valutato diversi modelli di intelligenza artificiale e hanno riscontrato nette differenze nelle prestazioni. Il modello più avanzato ha distinto correttamente tra le persone che in seguito hanno sviluppato un melanoma e quelle che non lo hanno sviluppato in circa il 73% dei casi. In confronto, utilizzando solo età e sesso, si è ottenuta un’accuratezza di circa il 64%.
Integrando una gamma più ampia di fattori, come diagnosi, farmaci e informazioni sociodemografiche, i modelli sono stati in grado di individuare gruppi più ristretti di individui a rischio significativamente più elevato. All’interno di questi gruppi, la probabilità di sviluppare un melanoma entro cinque anni ha raggiunto circa il 33%.
Lo screening mirato potrebbe migliorare l’individuazione e l’efficienza
Lo studio è stato condotto da Sam Polesie, professore associato di dermatologia e venereologia all’Università di Göteborg e dermatologo presso l’ospedale universitario Sahlgrenska:
“Le nostre analisi suggeriscono che lo screening selettivo di piccoli gruppi ad alto rischio potrebbe portare sia a un monitoraggio più accurato sia a un uso più efficiente delle risorse sanitarie. Ciò implicherebbe l’integrazione dei dati demografici nella medicina di precisione e il loro ampliamento rispetto alle valutazioni cliniche.”
Verso strategie personalizzate di screening del melanoma
Sebbene i risultati siano promettenti, i ricercatori sottolineano la necessità di ulteriori studi e decisioni politiche prima che questo approccio possa essere utilizzato nella pratica clinica di routine. Ciononostante, i risultati evidenziano il potenziale dell’intelligenza artificiale, addestrata su dati di registro su larga scala, per supportare valutazioni del rischio più personalizzate e guidare le future strategie di screening del melanoma.
La ricerca è stata condotta grazie alla collaborazione tra l’Università di Göteborg e l’Università di Tecnologia di Chalmers.
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