Sassari, 25 Sett 2026 - Utilizzare l\u2019intelligenza artificiale per aiutare medici e odontoiatri a riconoscere precocemente le lesioni sospette del cavo orale e indirizzare pi\u00f9 rapidamente i pazienti verso una valutazione specialistica. \u00c8 questo l\u2019obiettivo dello studio internazionale coordinato dall\u2019Universit\u00e0 degli Studi di Sassari e pubblicato sulla rivista Otolaryngology\u2013Head and Neck Surgery, organo ufficiale dell\u2019American Academy of Otolaryngology\u2013Head and Neck Surgery Foundation. Il lavoro, dal titolo \u201cImage-Based Diagnosis of Oral Lesions: Performance of a Vision-Language Model versus Human Clinicians\u201d, ha valutato le capacit\u00e0 di un sistema di intelligenza artificiale multimodale appositamente allenato e basato su Gemini 2.5 Pro nell\u2019analisi delle immagini delle lesioni della mucosa orale.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
La ricerca rappresenta uno dei risultati dell\u2019investimento realizzato dall\u2019Universit\u00e0 degli Studi di Sassari e dall\u2019Azienda Ospedaliero-Universitaria di Sassari nell\u2019ambito del progetto e.INS \u2013 Ecosystem of Innovation for Next Generation Sardinia e, in particolare, dello Spoke 01 \u201cA new route to preventive medicine: genomics, digital innovation and telemedicine\u201d, di cui l\u2019Universit\u00e0 di Sassari \u00e8 soggetto esecutore e Spoke Leader. Il programma \u00e8 finanziato nell\u2019ambito del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza, con risorse dell\u2019Unione europea \u2013 NextGenerationEU. In questo contesto si inserisce anche il progetto Telemaco-S, nato dalla collaborazione tra Universit\u00e0 e Aou di Sassari e dedicato allo sviluppo di soluzioni di telemedicina e medicina di precisione. <\/p>\n\n\n\n
\u00abIl carcinoma del cavo orale continua a rappresentare un problema importante perch\u00e9 una quota ancora troppo elevata dei pazienti arriva alla diagnosi quando la malattia \u00e8 gi\u00e0 in uno stadio avanzato\u00bb, spiega il professor Giacomo De Riu, Ordinario di Chirurgia Maxillo-Facciale dell\u2019Universit\u00e0 di Sassari e Direttore della Struttura Complessa di Chirurgia Maxillo-Facciale dell\u2019AOU di Sassari. \u00abIl ritardo diagnostico pu\u00f2 dipendere dal paziente, che talvolta sottovaluta una lesione iniziale, ma anche dalla difficolt\u00e0 di riconoscere manifestazioni che nelle prime fasi possono assomigliare a condizioni benigne. Ridurre il tempo tra la comparsa della lesione, il suo riconoscimento e l\u2019invio allo specialista rappresenta quindi uno degli obiettivi pi\u00f9 importanti nella lotta contro questi tumori\u00bb. <\/p>\n\n\n\n
Lo studio prospettico multicentrico ha coinvolto 350 pazienti, raccolti in 20 centri universitari e ospedalieri di Italia, Belgio, Francia, Spagna e Israele. Le diagnosi delle lesioni sono state verificate attraverso l\u2019esame istologico, utilizzato come riferimento per valutare l\u2019accuratezza del sistema.<\/p>\n\n\n\n
\u00abAbbiamo voluto verificare cosa accadesse portando un modello multimodale disponibile al pubblico, ma in una versione appositamente allenato, fuori dai dataset sperimentali e all\u2019interno di una casistica clinica reale\u00bb, spiega Luigi Angelo Vaira, ricercatore dell\u2019Universit\u00e0 di Sassari e dirigente medico dell\u2019Aou di Sassari, principal investigator dello studio. \u00abAbbiamo sviluppato un protocollo standardizzato basato su Gemini 2.5 Pro e lo abbiamo testato prospetticamente su 350 pazienti. Al sistema non abbiamo chiesto semplicemente di riconoscere la presenza di una lesione: doveva valutarne la possibile natura benigna o maligna, formulare una diagnosi e stabilire quanto rapidamente il paziente dovesse essere indirizzato verso una valutazione specialistica\u00bb.<\/p>\n\n\n\n
I risultati hanno mostrato un\u2019accuratezza complessiva del 97,1% nella distinzione tra lesioni maligne e benigne. <\/p>\n\n\n\n
Lo studio ha inoltre previsto un confronto esplorativo con singoli professionisti caratterizzati da differenti livelli di esperienza. Nella distinzione tra lesioni maligne e benigne, l\u2019accuratezza \u00e8 stata del 72,5% per il medico di medicina generale, 78,2% per l\u2019odontoiatra, 87,4% per lo specialista in patologia orale e 99,4% per il chirurgo testa-collo esperto, rispetto al 97,1% del sistema basato su Gemini.<\/p>\n\n\n\n
\u00abQuesto confronto non significa che l\u2019intelligenza artificiale sia superiore a una determinata categoria professionale\u00bb, sottolinea Vaira. \u00abLo studio non \u00e8 stato progettato per dimostrarlo. Evidenzia piuttosto quanto il riconoscimento delle lesioni del cavo orale possa essere complesso al di fuori dei contesti specialistici. \u00c8 proprio qui che immaginiamo il possibile ruolo dell\u2019intelligenza artificiale: non sostituire il medico, ma supportarlo nell\u2019individuazione di una lesione potenzialmente sospetta e facilitare un invio pi\u00f9 rapido allo specialista. Il fatto che il chirurgo testa-collo esperto abbia ottenuto le migliori performance conferma che la competenza specialistica rimane il riferimento\u00bb. <\/p>\n\n\n\n
La prospettiva futura \u00e8 quella di integrare, dopo ulteriori validazioni, strumenti di questo tipo nei percorsi di telemedicina e triage territoriale, offrendo un supporto ai professionisti che rappresentano il primo punto di contatto del paziente. L\u2019intelligenza artificiale non viene quindi proposta come alternativa al medico, ma come un ulteriore strumento capace di potenziarne le capacit\u00e0, migliorare l\u2019accesso alle competenze specialistiche e contribuire a ridurre i ritardi diagnostici. <\/p>\n\n\n\n
\u00abIl punto centrale\u00bb, conclude Vaira, \u00ab\u00e8 che non dobbiamo interpretare l\u2019intelligenza artificiale come un concorrente del medico. \u00c8 una tecnologia estremamente potente che, se adeguatamente validata e inserita all\u2019interno di percorsi clinici controllati, pu\u00f2 diventare un nuovo strumento nelle nostre mani. La sfida dei prossimi anni sar\u00e0 imparare a utilizzarla nel modo corretto, mettendola al servizio del professionista e soprattutto del paziente\u00bb. Com<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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