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Utilizzi dell’AI in Oncologia: che nuove da ASCO 2024?

A cura di Luciano De Fiore By 4 Giugno 2024Giugno 6th, 2024No Comments
Congressi

Un lavoro di Dyke Ferber et al. pubblicato sul NEJM discuteva recentemente dell’introduzione dell’IA, attraverso GPT-4, nella valutazione comparativa delle linee-guida oncologiche ASCO ed ESMO. In effetti, gli oncologi si trovano ad affrontare processi decisionali clinici sempre più complessi man mano che vengono approvate nuove terapie e le linee guida vengono revisionate a un ritmo senza precedenti, nel tentativo di offrire agli oncologi un supporto e di favorire la loro adesione alle raccomandazioni più recenti. Anche a Chicago sono stati presentati diversi studi dedicati ai diversi utilizzi dell’IA in oncologia. Già diversi studi hanno rilevato che l’IA è in grado di generare abstract scientifici difficili da distinguere dal lavoro di autori umani. È urgente quindi caratterizzare e distinguere l’utilizzo dell’IA nelle pubblicazioni scientifiche.

Per esempio, in collaborazione con il Centro per la Ricerca e l’Analisi di ASCO, una ricerca ha analizzato i testi di tutti gli abstract presentati nel corso dei congressi annuali di ASCO dal 2021 al 2023 (abs. 1565). La probabilità che fossero contenuti generati da IA è stata valutata da quattro rilevatori di IA: GPTZero, Originality.ai (OGAI), Sapling e Kashyap’s AI Content Detector (AICD). Ogni rilevatore produce una probabilità numerica di contenuti generati da IA. Le previsioni sono state dicotomizzate per un’analisi uniforme tra i rilevatori: si è valutato che quelle nel top 5% per un dato rilevatore fossero state generate con alta probabilità da IA. La regressione logistica è stata utilizzata per calcolare il rapporto di probabilità (OR) per i contenuti generati da IA rispetto all’anno di presentazione e alle caratteristiche degli abstract. Le previsioni sono state valutate anche per 10 abstract scritti da umani, usati come casi controllo negativi e 10 prodotti dai modelli GPT-3 e GPT-4 di OpenAI come controlli positivi. Hanno soddisfatto i criteri di inclusione ben 15.553 abstract. Il 33% (5.179) sono stati pubblicati solo online e 5.327 (34%) facevano riferimento a trial clinici registrati. A detta di tutti i rilevatori, gli abstract presentati nel 2023 avevano una probabilità significativamente maggiore di contenere contenuti generati da IA rispetto a quelli del 2021 (intervallo OR 1,3 – 1,7). Negli abstract del 2023, il punteggio dei contenuti in odore di IA era associato alla pubblicazione solo online, alla mancanza di un numero di riferimento a un trial clinico e alla categoria dell’abstract. Nessuno dei 10 abstract scritti da autori umani come controlli negativi è stato identificato come generato da IA, mentre rispettivamente il 100%, il 95%, il 90% e il 30% degli abstract generati da GPT-3/4 sono stati classificati come generati da IA da Sapling, GPTZero, OGAI e AICD utilizzando la soglia del 5%. I rilevatori di contenuti IA hanno suggerito uniformemente una maggiore probabilità di esser stati generati da IA per gli abstract presentati nel 2023. I contenuti identificati come generati da IA sono associati al fatto che gli abstract sono stati presentati solo online, suggerendo che i contenuti identificati come IA sono associati a una qualità percepita inferiore degli abstract.

Marissa Lubin Buchan et al. (The University of North Carolina at Chapel Hill) hanno riferito invece sull’implementazione a livello nazionale di un dietista virtuale basato su IA per pazienti oncologici (abs. 1500). Lo stato nutrizionale è un fattore chiave riconosciuto sia ai fini degli esiti di una malattia oncologica sia dell’esperienza del paziente. Tuttavia, i dietisti oncologici non sono abbastanza per soddisfare le esigenze della popolazione e l’80% dei pazienti cerca supporto nutrizionale senza riceverlo. I progressi nelle capacità di intelligenza artificiale (IA) e apprendimento automatico (ML) stanno però offrendo l’opportunità di ampliare il raggio d’azione e di concentrarsi rapidamente sulle esigenze cliniche e contestuali per fornire linee guida nutrizionali basate su evidenze. Per affrontare questa esigenza insoddisfatta, è stata sviluppata una piattaforma di esperti in nutrizione basata su IA. Gli interventi sono stati curati da esperti di nutrizione oncologica basati su letteratura peer-reviewed e su linee guida cliniche, in modo da facilitare l’autogestione degli effetti collaterali del cancro e ottimizzare la nutrizione. Un database in crescita di oltre 114.000 interventi basati su evidenze alimenta Ina, un assistente virtuale per la nutrizione basato su messaggi di testo. Gli interventi sono continuamente migliorati e perfezionati utilizzando IA e ML applicati a un ampio dataset di apprendimento. Lo strumento è stato implementato a livello nazionale in collaborazione con 25 organizzazioni di advocacy per il cancro. Sono stati raccolti sistematicamente i dati demografici e i risultati riportati dai pazienti (PROs). Tra luglio 2019 e agosto 2023, 3.310 utenti provenienti da tutti i 50 stati si sono registrati alla piattaforma virtuale di nutrizione. Basandosi su auto-segnalazioni, gli utenti erano per il 73% donne; l’età media era di 57 anni (18-91); i tipi di cancro più comuni erano GU (22%), mammella (21%), ginecologico (19%), gastrointestinale (14%) e polmonare (12%), rappresentando quasi il 90% degli utenti. Gli utenti erano generalmente pazienti con una storia clinica complessa: il 50% riportava una malattia allo stadio 3-4, il 64% con metastasi e il 50% con 2 o più condizioni croniche. Le sfide nutrizionali erano altamente prevalenti: il 58% era sovrappeso/obeso in base al BMI, l’83% riportava ostacoli a una buona nutrizione e il 42% aveva allergie/intolleranze alimentari. I livelli di coinvolgimento erano alti: il 68% degli utenti ha inviato domande a Ina, il 79% ha completato i sondaggi e la durata mediana di ritenzione degli utenti era di 8,8 mesi. Complessivamente, il 94% degli utenti ha riferito la propria soddisfazione nei confronti della piattaforma e il 98% ha trovato utili le linee guida. In una valutazione degli esiti, l’84% ha riferito di utilizzare attivamente i consigli nutrizionali per guidare la propria dieta, il 47% ha utilizzato le ricette consigliate e l’82% ha ritenuto che il programma abbia migliorato la sua qualità della vita. Tra chi era gravato da molti sintomi, l’88% ha riferito che si è sentito aiutato da Ina e il 34% ha notato un miglior controllo dei sintomi grazie alla partecipazione. L’implementazione di un dietista virtuale basato su IA e basato su evidenze è risultata quindi fattibile ed è ritenuta dai pazienti benefica per la dieta, la qualità della vita e il controllo dei sintomi.