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Nasce Sybil, lo strumento che prevede il rischio di cancro al polmone

Tempo di lettura: 2 minuti

Sybil è un programma di intelligenza artificiale che può prevedere il rischio di ammalarsi di cancro ai polmoni. L’innovativo strumento è opera di un gruppo di scienziati del ‘Mass General Cancer Center’ di Boston

E’ nato un nuovo potente strumento in grado di prevedere il rischio di ammalarsi di cancro al polmone. Il suo nome è Sybil ed è un programma di intelligenza artificiale. Sybil, in italiano Sibilla, è stato realizzato da un gruppo di scienziati del Mass General Cancer Center di Boston, in collaborazione con ricercatori del Massachussetts Institute of Technology. Il programma è inoltre presentato sul Journal of Clinical Oncology, prestigiosissima rivista dedicata all’oncologia.

Lo strumento ha previsto con precisione il rischio di cancro ai polmoni sia in individui fumatori sia in quelli non fumatori. Il programma si basa sulla tomografia per effettuare le previsioni per i successivi 1-6 anni. La tomografia computerizzata del torace a bassa dose (LDCT) è raccomandata per lo screening di fumatori e ex fumatori di 50-80 anni.

“Sybil richiede solo una tomografia e non dipende dai dati clinici o dalle annotazioni del radiologo – spiega Florian Fintelmann, uno degli autori del progetto. E’ uno strumento progettato per funzionare in tempo reale, consentendo un supporto decisionale clinico point-of-care”. Il team ha convalidato l’efficacia di Sybil utilizzando tre serie di dati indipendenti: una serie di scansioni di oltre 6.000 persone che Sybil non aveva visto in precedenza, 8.821 scansioni del Massachusetts General Hospital (MGH) e 12.280 scansioni del Chang Gung Memorial Hospital di Taiwan. Risultato? Sybil è stato in grado di prevedere con precisione il rischio di cancro ai polmoni in tutti questi set.

“Sybil è in grado di osservare un’immagine e di prevedere il rischio che un individuo sviluppi un cancro ai polmoni entro sei anni” – ha dichiarato la coautrice Jameel Clinic Regina Barzilay.

Clicca qui per leggere l’estratto originale del progetto.

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sybil



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