La Risonanza Magnetica multiparametrica (mMRI) ha realmente cambiato l’iter diagnostico del tumore prostatico. Consente un notevole miglioramento nella diagnosi di queste lesioni, ma anche nella valutazione della loro localizzazione, estensione e - in parte - anche della loro aggressività.
Il Ruolo della Risonanza Magnetica nella Diagnosi Prostatica
Fino a poco tempo fa l’ecografia transrettale e la TC erano i soli esami strumentali disponibili per la valutazione della prostata. Queste metodiche sono purtroppo caratterizzate da una bassa attendibilità diagnostica: in molti casi il tumore della prostata risulta infatti completamente invisibile.
La mMRI ha cambiato l’approccio diagnostico verso il tumore prostatico. Questa metodica ha dimostrato una buona sensibilità e specificità e si sta ritagliando un ruolo molto importante nella diagnosi dell’adenocarcinoma prostatico, nella sua localizzazione e caratterizzazione.
Il termine «multiparametrica» sottolinea l’ampia gamma di parametri che questo esame riesce a valutare: non si limita alla sola valutazione anatomica/morfologica della ghiandola prostatica ma riesce ad analizzare una serie di caratteristiche funzionali che consentono di aumentare la capacità di differenziare lesioni maligne dalle altre alterazioni focali non pericolose per la salute.
Secondo le recenti linee guida della EAU (Società Europea di Urologia), una RM multiparametrica è da consigliare al paziente nel caso in cui la biopsia transrettale ecoguidata abbia dato esito negativo, quindi non sia stato rilevato nulla di anomalo, ma i valori di PSA e/o i dati clinici facciano comunque sospettare la presenza di un tumore. Questa indagine diagnostica può aiutare l’urologo ad indirizzare, nella successiva indagine bioptica, un maggior numero di prelievi nell’area che il radiologo individua come maggiormente sospetta per neoplasia. In questo modo la biopsia non consiste più in una mappatura casuale (“random”) della prostata ma diventa uno strumento preciso e mirato verso lesioni sospette.
Valore Predittivo Negativo e Limiti della mMRI
A questa domanda non è semplice rispondere. Il valore predittivo negativo della mMRI si aggira su valori intorno all’80-90%: sono numeri estremamente alti per una metodica diagnostica; tuttavia questo significa che circa il 10-20% dei pazienti in cui l’esame è risultato negativo sono in realtà malati.
L’indicazione alla biopsia deve basarsi pertanto su tutti i dati clinici a disposizione e non solo sull’esito della Risonanza Magnetica.
Rilevazione dell'Aggressività Tumorale e Sorveglianza Attiva
Uno dei principali problemi dell’urologo è quello di distinguere i tumori prostatici aggressivi (e quindi da trattare in tempi rapidi) da quelli clinicamente non significativi (per i quali si può evitare l’intervento). Oggi i pazienti con tumori a basso rischio possono essere seguiti con protocolli di “sorveglianza attiva”.
La mMRI può aiutare il medico nel confermare la presenza di un tumore recidivo e nel pianificare un eventuale trattamento di seconda linea.
La mMRI - in particolare grazie alle metodiche di diffusione - ha dimostrato di riuscire a identificare l’aggressività di un tumore prostatico con discreta accuratezza, ma purtroppo è lontana dall’essere precisa al 100%.
Accuratezza nella Diagnostica Radiologica Generale
L’inaccuratezza dei risultati della diagnostica radiologica può determinare ritardi nel trattamento, costi sanitari più elevati, mancati guadagni e inefficienze operative. Oltre il 20 percento dei referti radiologici contiene qualche errore.¹ Le stime variano, ma il tasso medio di errore diagnostico di questi referti varia dal tre al cinque percento. Si tratta di circa 40 milioni di errori diagnostici all’anno.²
Fattori che Influenzano l'Accuratezza
Perché ci sono così tanti errori? Sono diversi i fattori che entrano in gioco e il carico di lavoro potrebbe essere tra i principali. I radiologi devono leggere e interpretare centinaia di immagini al giorno. Uno studio parla di una media di un’immagine ogni tre o quattro secondi per riuscire a tenere sotto controllo il carico di lavoro. Questo aumenta sensibilimente la probabilità di commettere un errore umano.³
Altri fattori importanti sono:
- Scarsa qualità dell’immagine
- Mancanza di supporto per il personale di radiologia
- Errori di trascrizione
- Limitata standardizzazione dei processi
- Annotazioni scritte male e/o confuse
Fortunatamente, la tecnologia odierna può correre in aiuto.
L'Intelligenza Artificiale nella Diagnostica Radiologica
La radiologia è l’ambito ideale per le applicazioni di intelligenza artificiale (IA) perché si basa sui dati. In questo campo l’IA permette di semplificare il flusso di lavoro e ridurre i tempi di lettura, favorisce la diagnosi precoce della malattia e migliora l’accuratezza diagnostica.⁴ Consente inoltre di estrarre automaticamente le informazioni quantitative, un’operazione spesso considerata troppo dispendiosa in termini di tempo per essere eseguita di routine.⁵
Nuovi strumenti e sistemi di intelligenza artificiale mirano a migliorare notevolmente la potenza di elaborazione dei sistemi precedenti, consentendo ai radiologi di segmentare le lesioni e identificare i vasi con facilità. L’obiettivo? Diagnosi più rapide e accurate e risultati migliori per i pazienti.
Collaborazione e Semplificazione dei Referti
Abilitare la formazione e il supporto da parte dei colleghi, in tempo reale, può trasformare il modo in cui i team di radiologia apprendono e lavorano. Tale collaborazione può migliorare l’efficienza del flusso di lavoro e l’accuratezza clinica, promuovendo al contempo la standardizzazione.
La compilazione del referto con i dati dell’esame è un momento critico del flusso di lavoro radiologico di cui è possibile migliorare l’accuratezza. Spesso i report includono misurazioni e dettagli dettati dai radiologi a partire da un foglio di lavoro scritto a mano da un ecografista e scansionato nel PACS (il sistema di archiviazione e trasmissione delle immagini). Si tratta di un’attività dispendiosa in termini di tempo e soggetta a un notevole margine di errore.
La tecnologia avanzata aiuta a eliminare il rischio di errori e semplifica il flusso di lavoro trasferendo i dati direttamente nel sistema di dettatura. Quando i dati ecografici vengono trasmessi direttamente dallo scanner e popolano i referti ecografici, i radiologi non devono preoccuparsi di interpretare un foglio scritto a mano o di ricontrollare le immagini per assicurarsi che un numero sia corretto. Possono dedicare più tempo a ciò che sanno fare meglio: interpretare le immagini.
Verso una Maggiore Precisione
L’integrazione dell’intelligenza artificiale e di altri strumenti digitali nel processo di imaging può migliorare l’assistenza ai pazienti, aumentare l’efficienza e far progredire la pratica. Tali soluzioni non sono più un “nice to have”: rappresentano un percorso necessario.
Con il nostro macchinario possiamo effettuare risonanze magnetiche non solo all'encefalo, ma anche alle articolazioni, colonna, parti molli, angio, con e senza mezzo di contrasto. Serviamo ogni mese oltre 400 pazienti, alcuni dei quali sono venuti anche da altre regioni d'Italia per avere una diagnosi accurata.
Non siamo noi a dirlo, il Siemens Magnetom Aera è un macchinario per la risonanza magnetica aperta che ha le stesse prestazioni di un macchinario chiuso.
Questo Siemens ha una potenza di 1,5 tesla: maggiore è la potenza, maggiore è il campo magnetico e migliori sono le immagini che avremo. Questo vuol dire poter vedere con maggiore dettaglio cosa accade nel vostro corpo, ma soprattutto fare una diagnosi perfetta senza margine di errore.
Solo 3 centri a Roma posseggono questo macchinario per la risonanza magnetica. La sua potenza è di 1,5 Tesla, questo significa una massima definizione delle immagini. Alta definizione che permette al Radiologo di poter dare un referto migliore e più accurato.
Molti centri a Roma utilizzano macchinari con una potenza minore di 1 Tesla macchine di questa potenza non permettono un esame efficace.
Bibliografia
- Frequency and Spectrum of Errors in Final Radiology Reports Generated With Automatic Speech Recognition Technology; Quint, Leslie E. et al.; Journal of the American College of Radiology, Volume 5, Issue 12, 1196 - 1199.
- Itri JN, Tappouni RR, McEachern RO, et al. Fundamentals of diagnostic error in imaging. RadioGraphics. October 2018;38(6). doi: 10.1148/rg.2018180021.
- Hosny A, Parmar C, Quackenbush J, et al. Artificial intelligence in radiology. Nature Reviews Cancer. May 2018;18:500-510. doi: 10.1038/s41568-018-0016-5.
- van Leeuwen KG, de Rooij M, Schalekamp S, et al. How does artificial intelligence in radiology improve efficiency and health outcomes? Pediatric Radiology. June 2021;52:2087-2093. doi: 10.1007/s00247-021-05114-8.
- Guilford-Blake R. Wait. Will AI replace radiologists after all? Radiology Business. Published February 18, 2020.
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