Supporto Intelligente per la Refertazione Radiologica delle Neoplasie Polmonari (SPOILERS)

Il cancro al polmone è uno dei tumori più comuni e ha una delle prognosi peggiori, principalmente a causa della difficoltà di una diagnosi precoce. In Italia, si stimano 41.000 nuovi casi ogni anno, e nel 2021, la malattia ha causato circa 34.000 decessi. L'impatto sociale è significativo, poiché la malattia viene spesso diagnosticata in uno stadio avanzato, quando le possibilità di sopravvivenza si riducono: il tasso di sopravvivenza a 5 anni è di circa il 18% negli stadi avanzati, mentre può raggiungere il 90% se diagnosticata in una fase iniziale.

Il cancro al polmone in stadio iniziale si manifesta principalmente sotto forma di noduli polmonari, che possono essere rilevati dalla tomografia computerizzata (TC). Tuttavia, la diagnosi di questi noduli spesso richiede procedure invasive, come la broncoscopia, la biopsia con ago guidata da TC o le biopsie chirurgiche, che influiscono sulla qualità della vita dei pazienti e sui costi sanitari. Per questo motivo, la capacità di distinguere accuratamente tra noduli benigni e maligni è un tema centrale nella ricerca clinica.

Negli ultimi anni, l'intelligenza artificiale, in particolare le tecniche di apprendimento profondo, ha mostrato un potenziale considerevole nel supportare lo screening TC. I risultati mostrano che l'IA può ottenere prestazioni superiori a quelle dei singoli radiologi e paragonabili a quelle di un team multidisciplinare, utilizzando i referti istologici come riferimento diagnostico. Ciò conferma il valore dell'IA come strumento di supporto alle decisioni cliniche.

Considerando la natura multimodale dei dati clinici (immagini, referti testuali, test diagnostici), c'è un crescente interesse per modelli in grado di integrare molteplici fonti di informazioni. In questo contesto, il progetto di ricerca mira a sviluppare un sistema capace di riconoscere automaticamente i noduli polmonari e generare descrizioni testuali in linguaggio naturale dei reperti.