Oltre 27.000 persone muoiono di cancro ogni giorno, il che rappresenta un decesso su sei a livello mondiale, un dato sconcertante 1]Our World in Data.
Il trattamento del cancro richiede un lavoro di squadra. I patologi svolgono oggi un ruolo sempre più cruciale. Il contributo dietro le quinte di questi specialisti, che esaminano i tessuti del corpo, fanno diagnosi e guidano la cura del paziente, costituisce circa il 70% di tutte le valutazioni ospedaliere.
Il problema è che i patologi sono sempre meno in tutto il mondo. Solo negli Stati Uniti, questi sono diminuiti di oltre il 17% tra il 2007 e il 2017, mentre il loro carico di lavoro diagnostico è aumentato di oltre il 41%International Medical Graduates and the Shortage of US Pathologists. I pazienti arrivano ad aspettare fino a 60 giorni in più per iniziare il trattamento a causa della carenza di personale nei laboratori.Proscia
Il problema si sta aggravando dopo il COVID.
La start-up Qritive, con sede a Singapore, sta cercando di ovviare a questo problema con l'aiuto dell'IA, soprattutto per elaborare grandi quantità di dati che portano a diagnosi di cancro più rapide e precise. L'azienda collabora con una rete di oltre 150 patologi in tutto il mondo per addestrare il software, che ha già analizzato quasi mezzo milione di immagini.
“In alcuni casi è necessario contare milioni di cellule per stabilire un rapporto e trattare il paziente di conseguenza. Il più delle volte si tratta di una stima, ma se un computer è in grado di contarle, il risultato è molto più preciso per default”, afferma Aneesh Sathe, co-fondatore della start-up.
"Da settimane a pochi minuti"
La tecnologia di Qritive si basa sulla tesi di dottorato di Sathe presso l'Università Nazionale di Singapore.
Sathe, con un interesse sia per la biologia che per la computazione, stava studiando meccanobiologia, un campo scientifico emergente che prevede l'analisi del mondo delle cellule attraverso le lenti della fisica e dell'ingegneria. Durante la ricerca si è reso conto di quanto fosse oneroso il processo di analisi delle immagini biologiche. Sathe ha quindi creato un programma che utilizzava l'apprendimento automatico e l' IA per assisterlo.
“Il tempo di analisi delle immagini si è ridotto da tre o quattro settimane a 10 minuti”, afferma. Convincere gli ospedali a scommettere sul sistema di Qritive è stato l'ostacolo iniziale per l'azienda, fondata nel 2017. Ci sono voluti due anni prima che Qritive pubblicasse i suoi primi studi. Vedere i clienti utilizzare i propri strumenti un anno dopo a Singapore, e poi in alcuni dei più grandi ospedali dell'India, è stato un passo significativo per la start-up. “Qritive ha dimostrato che la tecnologia era possibile in questo campo”, spiega Sathe.
Nel gennaio 2023, Qritive ha ricevuto un finanziamento di 7,5 milioni di dollari per sviluppare nuovi prodotti ed espandere le proprie attività. Oggi la start-up sta guadagnando sempre più terreno negli Stati Uniti, dove la carenza di patologi sta diventando drammatica. Attualmente, il numero di patologi che esercitano negli Stati Uniti è di 5,7 per 10.000 persone, ma si prevede che scenderà a 3,7 entro la fine del decennioPubMed.
Sathe spera che Qritive renda le competenze diagnostiche più accessibili agli ospedali e ai pazienti delle regioni in via di sviluppo, come l'Africa (un solo patologo per milione di persone) e anche nelle zone rurali dell'Europa. “In queste città più piccole ci vuole troppo tempo. Il paziente deve andare al principale ospedale della città per ottenere una diagnosi. Se riusciamo a democratizzare l'accesso a queste cure, vedo che questa è un'area in cui possiamo crescere esponenzialmente”, dice Sathe.
Spunti di investimento
Poiché il numero globale di decessi per cancro continua ad aumentare e si prevede che i costi associati supereranno i 24.000 miliardi di dollari entro il 2050, gli investimenti nello screening, nella diagnosi e nel trattamento dei tumori potrebbero produrre notevoli benefici economici e sanitari.
Le aziende del mercato pubblico e privato stanno sviluppando attivamente soluzioni innovative, tra cui l'uso dell'Intelligenza Artificiale e dell'apprendimento automatico per migliorare la diagnosi e il trattamento del cancro.
La diagnostica per immagini e la patologia digitale sono settori in rapida crescita nell'ambito dell'assistenza sanitaria a causa dell'aumento dei casi di cancro e dei programmi di screening offerti dai governi nazionali. Si prevede che il mercato totale indirizzabile della diagnostica per immagini raggiungerà i 2,7 miliardi di dollari entro il 2032, rispetto agli attuali meno di 300 milioni di dollariJefferies. L'IA e l'apprendimento automatico non solo consentono letture diagnostiche più rapide e accurate che contribuiscono a migliorare i risultati dei pazienti, ma contribuiscono anche ad alleviare la carenza di personale nel settore sanitario.
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