A livello globale, il cancro della prostata è uno dei tumori più diffusi tra gli uomini. La risonanza magnetica convenzionale é un efficiente strumento diagnostico, ma il suo tempo di acquisizione esteso, i costi associati e la pressione sui sistemi sanitari sottolineano la necessità di metodi più efficienti. L’emergere dei progressi dell’intelligenza artificiale (AI) applicata alla risonanza magnetica della prostata promette però di mitigare queste sfide.

Un’equipe di ricercatori ha svolto una revisione sistematica degli studi che hanno valutato l’accelerazione della risonanza magnetica prostatica grazie all’intelligenza artificiale, focalizzandosi sul tempo di acquisizione e su varie misurazioni qualitative e quantitative.

Gli esperti hanno osservato due risultati principali:

-tutti gli studi indicano che l’impiego dell’AI nella risonanza magnetica ha ottenuto notevoli riduzioni dei tempi di acquisizione senza compromettere la qualità delle immagini. Questi effetti offrono potenziali vantaggi clinici tra i quali durata di scansione ridotta, pianificazione migliorata, minore disagio del paziente e benefici economici; 

-l’AI ha dimostrato un effetto benefico nel ridurre o mantenere costante il numero di artefatti nelle immagini pesate in T2 nonostante l’accelerazione dei tempi di acquisizione. 

Sono stati riscontrati risultati incoerenti in tutti gli altri domini, probabilmente influenzati da fattori come l’eterogeneità nelle metodologie e la variabilità nei modelli AI, che sottolineano la necessità di studi più ampi e più solidi nonché la standardizzazione dei modelli AI.

Gli Autori concludono che l’integrazione dell’AI nell’ambito della risonanza magnetica per i tumori della prostata mostra finora risultati incoraggianti che potrebbero colmare le attuali lacune nella diagnosi precoce e nella prognosi della neoplasia. Tuttavia, uno sviluppo più attento e sforzi collaborativi sono essenziali per superare gli ostacoli esistenti e per massimizzare il potenziale di questo settore innovativo e in costante evoluzione.

Fonte:

IT-NON-2025-00448