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di Orazio Antonino Maria Pennisi, Torino

Il cancro è la 2° causa di morte a livello mondiale. Nel 2018 sono stati diagnosticati oltre 18.1 milioni di nuovi casi di cancro nel mondo e questi, secondo il Global Cancer Observatory, arriveranno fino a 29.5 milioni nel 2040, circa il 60% in più in poco più di 20 anni.

Ad oggi, la diagnosi delle neoplasie viene effettuata qualitativamente dagli anatomopatologi con l’utilizzo di microscopi ottici, questo si traduce in un mancato utilizzo delle capacità computazionali degli strumenti di calcolo messi a disposizione dal contesto in cui viviamo.

AEQUIP, Start up e Spin off Politecnico di Torino costituita nel 2020, vuole introdursi in questo specifico stadio del processo, sfruttando la potenza dei calcolatori esistenti al fine di ottenere dei risultati precisi e solidi nel tempo, che l’occhio umano, per sua natura, non è in grado di fornire. Questo porterà ad innalzare la qualità della diagnostica e velocizzare l’intero workflow medico.

I sistemi sviluppati da AEQUIP permettono l’estrazione automatica di parametri quantitativi da vetrini istologici digitalizzati e sono progettati per affiancare il patologo durante il processo diagnostico. I nostri tool integrano nuove tecniche come l’Artificial Intelligence, il Deep ed il Machine Learning, con parametri matematico-statistici in un nuovo approccio da noi definito MDI: Mathematical Driven Intelligence.

Cancer is the second leading cause of death globally. In 2018, over 18.1 M new cancer cases were diagnosed worldwide, and these, according to the Global Cancer Observatory, will be more than 29.5 M in 2040, an increase of about 60% in just over 20 years.

Nowadays, the analysis of the cancer case is mainly carried out through the use of microscopes and this results in a non-use of the computational capabilities made available by the context in which we live.

AEQUIP, a start-up and Spin-off the Politecnico di Torino founded in 2020, wants to break into this specific stage of the process, exploiting all the available computational power, to provide precise, detailed and robust results over time, since the human eye, by its nature, is not able to provide. This will lead to an increase in the quality of diagnosis and speed up the entire medical workflow that today has its bottleneck in the pathologist.

The systems developed by AEQUIP allow the automatic extraction of quantitative parameters from digitized histological slides and are designed to support the pathologist during the diagnostic process. Our tools integrate new techniques such as Artificial Intelligence, Deep and Machine Learning, with mathematical- statistical parameters in a new approach that we define MDI: Mathematical Driven Intelligence.