L'intelligenza artificiale (IA) ha il potenziale di trasformare il processo decisionale terapeutico in ambito oncologico migliorando la diagnosi e personalizzando i trattamenti.
Questa revisione esplora l'impatto attuale e futuro dell'IA in oncologia, concentrandosi sulle sue applicazioni in radiologia e patologia e sul potenziale dei modelli linguistici di grandi dimensioni nella selezione del trattamento.Nonostante i significativi progressi, l'integrazione dell'IA nei flussi di lavoro clinici è limitata a causa di sfide quali la qualità dei dati, l'accuratezza dei modelli e la mancanza di validazione attraverso studi clinici.
Proponiamo strategie chiave per affrontare queste sfide, tra cui lo sviluppo di robusti set di dati multicentrici, la promozione dello sviluppo di modelli di IA pratici, la ricerca sull'integrazione dei flussi di lavoro e la collaborazione uomo-IA, l'applicazione degli insegnamenti tratti dall'IA nell'imaging medico, la definizione di linee guida per la valutazione e l'incentivazione di studi clinici prospettici.
Implementando queste strategie, l'IA può migliorare significativamente l'assistenza oncologica e i risultati per i pazienti, aprendo la strada a una sua efficace integrazione nella pratica oncologica.
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