L’intelligenza artificiale può migliorare le diagnosi di tumore al seno?

Ogni giorno è un passo in avanti per avvicinare l’intelligenza artificiale (AI) al mondo medicale con l’obiettivo di aiutare i medici nella diagnosi precoce di malattie come i tumori.

È di qualche giorno fa, la notizia di un nuovo studio in cui l’intelligenza artificiale ha mostrato una migliore capacità di distinguere correttamente i soggetti sani (migliore specificità) dai soggetti malati (alta sensibilità) rispetto ai radiologi che hanno preso parte allo studio.

Il tumore al seno negli USA e UK

In un precedente articolo avevamo parlato del contributo dell’AI per individuare il tumore al polmone, il presente studio ha come oggetto il cancro al seno, seconda causa di mortalità nelle donne, per cui una precoce e corretta diagnosi può rilevarsi salvavita.

Infatti, ti potrebbe interessare sapere la situazione italiana dei mammografi, sono davvero efficaci ed efficienti per individuare il tumore al seno? Per scoprirlo, qui.

Tornando al nostro studio, i dati utilizzati per sviluppare e testare il sistema di AI sono stati prelevati dal Regno Unito e Stati Uniti, per un totale di circa 90mila screening mammografici valutati per stabilire l’effettiva efficienza dell’intelligenza artificiale.

Inoltre, va sottolineato come nei due stati, la prassi clinica nella diagnosi è leggermente diversa:

• Stati Uniti: le donne che si sottopongono allo screening del cancro al seno tendono ad essere visitate ogni uno o due anni e le loro mammografie vengono esaminate da un unico radiologo;
• Regno Unito: le donne vengono sottoposte a screening meno spesso, una volta ogni tre anni, ma le loro mammografie vengono esaminate da due radiologi, e a volte un terzo in caso di disaccordo.

Intelligenza artificiale: test più specifico e sensibile

Prima di descrivere i risultati ottenuti, può essere utile capire cosa si intenda per test con alta specificità e sensibilità:

• la prima implica che è basso il rischio di falsi positivi, cioè di soggetti che pur presentando valori anomali non sono affetti dalla patologia che si sta ricercando;
• il secondo significa che è basso il rischio di falsi negativi, cioè di soggetti che pur presentando valori normali sono comunque affetti dalla patologia o dalla condizione che si sta ricercando.

Dopo aver messo in evidenza la prassi clinica differente, è semplice intuire come risultati “migliori” siano stati ottenuti negli USA, a causa della presenza di un solo radiologo responsabile della diagnosi.

In generale, il sistema si è mostrato più specifico e sensibile rispetto alla diagnosi effettuata dai medici radiologi e negli USA sono stati ridotti del 5,7% i falsi positivi e del 9,4% i falsi negativi.

In UK, invece, i falsi positivi sono stati ridotti dell’1,2% e i falsi negativi del 2,7% e, seppur si sono ottenuti risultati meno “brillanti”, c’è da sottolineare che il sistema di AI si è mostrato al pari delle performance diagnostiche di 2 medici.

Inoltre, mentre i medici avevano la possibilità di accedere all’anamnesi del paziente, agli screening precedenti e alle immagini di tomosintesi mammaria, il sistema di intelligenza artificiale ha elaborato solo le immagini più recenti.

Dunque, AI potrebbe sia migliorare la qualità dello screening del cancro al seno negli Stati Uniti e mantenere lo stesso livello nel Regno Unito e, potrebbe sopperire alla mancanza del numero di radiologi sufficienti a coprire la domanda.

Ovviamente lo studio è ancora in fase di elaborazione, soprattutto a causa della “ristretta” popolazione in esame, perciò seguiranno aggiornamenti.  

Tornando alla realtà italiana…

Nota di merito va ad un’azienda made in Italy, la ComplexData, che crea algoritmi basati sull’intelligenza artificiale all’avanguardia per l’analisi dei dati complessi in qualsiasi campo.

In particolare nel settore biomedico, il loro prodotto è Ariadne che sfrutta la tecnologia del “ritaglio dei bordi” per valutare l’aggressività del cancro al seno, rappresentando per gli oncologi uno strumento potente per il trattamento personalizzato.