Più tumori al seno diagnosticati grazie all’intelligenza artificiale

La prassi tradizionale in Svezia prevede che, per una diagnosi, la mammografia venga interpretata da due radiologi indipendentemente; in caso di dissenso i due esperti si confrontano per giungere a una conclusione univoca. Nello studio, che ha coinvolto un campione di oltre 55.000 donne tra 40 e 74 anni sottoposte a screening mammografico, la performance diagnostica di due radiologi è stata confrontata con quella di due radiologi assistiti dall’AI, un radiologo solo con AI e, infine, la sola AI. 

I risultati hanno mostrato che l’AI può non solo sostituire efficacemente il secondo radiologo, ma supera la performance dei due specialisti umani indipendenti. Il protocollo con radiologo singolo assistito dall’AI ne ha diagnosticati 261, rispetto ai 250 diagnosticati dai due radiologi umani senza AI. La sola AI è riuscita a diagnosticarne con successo 246 - una cifra inferiore, ma statisticamente equivalente, a quella dei due specialisti umani. Infine la combinazione AI più due radiologi, non sorprendentemente, ha diagnosticato il maggior numero di tumori, 269.

Inoltre lo studio ha riscontrato che l’uso dell’AI ha ridotto il numero di false diagnosi positive del 6% nel protocollo AI più radiologo, e del 55% con l’uso della sola AI. Questo significa che l’uso dell’AI può ridurre sostanzialmente il tasso di richiami superflui, riducendo quindi sia il carico di lavoro del medico, sia ansie e preoccupazioni inutili tra le pazienti. 

In conclusione, «è chiaro per noi che, per le mammografie di screening, un singolo radiologo assistito dall’AI è un’alternativa superiore a due radiologi senza AI», afferma Fredrik Strand, radiologo, docente al Dipartimento di Oncologia-Patologia del Karolinska Institut e principale autore dello studio, in quanto «risulta in un aumento del 4% nella diagnosi di tumori, dimezzando il tempo speso dai radiologi». Mantenere questa performance e far entrare definitivamente le AI nello screening di routine del tumore al seno richiede tuttavia – avvertono gli autori dello studio – di monitorare costantemente la performance dell’AI, e di comprendere se e come questa possa alterarsi nel tempo, un problema che è ancora in parte irrisolto. 

A questo studio è previsto segua un follow up di 23 mesi, che possa rispondere a questa domanda e verificare anche la performance dell’AI nei confronti di eventuali falsi negativi, non riscontrati dal tipo di protocollo diagnostico attuale. Infine, il software AI utilizzato nello studio non è in grado di diagnosticare tumori in pazienti con protesi al seno, in quanto non è stata addestrata su questo campione. Ciò nonostante, concludono gli autori, lo studio suggerisce che le AI siano pronte per assistere la diagnosi nelle mammografie di routine, purché accompagnate da un’adeguata sorveglianza post-market e studi di follow up nel mondo reale.