L'intelligenza artificiale accelererà il processo di valutazione dei risultati delle biopsie testicolari

Il problema dell'azoospermia e la sua diagnosi

L'azoospermia, cioè l'assenza totale di spermatozoi nell'eiaculato, è un problema grave che impedisce la concezione di un bambino. Nel trattamento delle coppie in cui l'uomo presenta questa diagnosi, si può ricorrere alla biopsia testicolare per ottenere spermatozoi. I campioni ottenuti vengono valutati utilizzando la scala di Johnsen, che fornisce una gradazione da 1 a 10 punti.

Introduzione dell'IA nella valutazione istologica

« Da oltre 50 anni, la scala di Johnsen è utilizzata in urologia. Tuttavia, la valutazione istologica del tessuto testicolare non è un compito facile e richiede molto tempo. Abbiamo cercato di semplificare questa fase diagnostica che richiede tempo implementando la tecnologia dell'intelligenza artificiale (IA). Il software Google Automated Machine Learning (AutoML) Vision è stato scelto per creare il modello di IA. La tecnologia AutoML Vision può essere utilizzata da professionisti della salute privi di competenze di programmazione », ha dichiarato il capo del team di ricerca, Hideyuki Kobayashi, professore associato di urologia all'università di Toho (Giappone).

Gradazione della scala e formazione al modello

Per semplificare l'applicazione della scala di Johnsen, il Dr. Kobayashi l'ha suddivisa in quattro gruppi: 1-3, 4-5, 6-7 e 8-10 punti. Questa gradazione riduce il numero di categorie e facilita la classificazione automatica delle immagini mantenendo nel contempo il significato clinico delle differenze tra i livelli. Nell'ambito dello studio, sono state caricate 7155 immagini di campioni istologici sulla piattaforma Cloud AutoML Vision di Google. L'intelligenza artificiale ha mostrato una precisione dell'80% nella valutazione del modello istologico dei campioni.

Prospettive di utilizzo dell'IA in medicina

L'IA sta guadagnando popolarità in diversi settori della medicina. Ad esempio, tecnologie basate sull'IA sono state utilizzate con successo per analizzare immagini ai fini della diagnosi del cancro al seno e per rilevare patologie in immagini di tomografia computerizzata polmonare. Tuttavia, il suo utilizzo su larga scala nella pratica clinica è ancora ostacolato dalla necessità di specialisti nel trattamento dei dati.

« La tecnologia di apprendimento automatico che abbiamo scelto è rivolta al personale del settore medico. È probabile che in un prossimo futuro, grazie all'IA, i medici utilizzeranno i classificatori di immagini mediche con la stessa facilità e accessibilità con cui oggi utilizzano gli strumenti software di ufficio standard », ha dichiarato il Dr. Kobayashi.