Thread by @chiara_sabelli

Gli #algoritmi di #MachineLearning per la pianificazione dei trattamenti di #radioterapia restituiscono risultati di alta qualità, ma è importante integrarli nella pratica #clinica coinvolgendo tutte le figure professionali. Ne scrivo @scinet_it 🧵1/10
scienzainrete.it/articolo/machi…

Un gruppo di ricercatori @UHN di Toronto ha sperimentato l'impiego di un #algoritmo di #MachineLearning per l'elaborazione dei piani di #radioterapia di pazienti con #tumore della #prostata presso il Princess Margaret Cancer Centre, i risultati sono apparsi @NatureMedicine 2/10

Per ciascuno dei 100 pazienti coinvolti sono stati generati due piani, uno utilizzando l'algoritmo e l'altro da parte dei fisici medici. Gli oncologi che hanno valutato i piani, hanno concluso che quelli automatici sono clinicamente accettabili in circa il 90% dei casi. 3/10

Gli è stato poi chiesto di scegliere un piano per ogni paziente, prima in fase retrospettiva (dopo il trattamento dei pazienti) e poi in fase prospettica (per il trattamento dei pazienti). Gli oncologi non sapevano quale fosse il piano dell'algoritmo e quale quello "umano". 4/10

Nella fase retrospettiva gli oncologi hanno preferito i piani dell'algoritmo a quelli "umani" nell'83% dei casi, mentre in quella prospettica "solo" nel 61% dei casi. 5/10

Il confronto tra i piani è stato ripetuto anche con metodi quantitativi che hanno preferito il piano dell’algoritmo a quello "umano" nell’80% dei casi, sia nella fase retrospettiva che prospettica. 6/10

Questi risultati indicano che la differenza nelle scelte cliniche non sia dovuta a una diversa performance dell’algoritmo nelle due fasi, ma piuttosto alla percezione dell’origine del piano di trattamento da parte degli oncologi. 7/10

«L’accettabilità di soluzioni automatiche è diversa nelle diverse fasi dell’elaborazione del piano e dipende anche dalla formazione delle figure professionali coinvolte», commenta Rocchina Caivano, fisica medica presso l'IRCCS CROB di Rionero in Vulture. 8/10

«La modalità con cui questi algoritmi vengono introdotti nella pratica clinica è fondamentale per garantirne l’adozione e l’integrazione all’interno di un centro di cura», aggiunge Caivano. 9/10

In seguito agli ottimi risultati di questo studio i piani generati dall’algoritmo sono ora usati per trattare la maggior parte dei pazienti con tumore della prostata presso il Princess Margaret Cancer Centre di Toronto 10/10