L'IA per diagnosticare il cancro al seno ha superato gli esseri umani?

Un software di IA è riuscito a identificare il tumore al seno con maggiore accuratezza rispetto ai medici esperti, più vicini ad una svolta nella lotta contro tale assassino?

Il cancro al seno è uno dei tumori più comuni nelle donne, secondo l'OMS ogni anno si verificano oltre 2 milioni di nuove diagnosi (vedi Nota 1).

Lo screening regolare è fondamentale per rilevare i primi segni della malattia nelle donne che non mostrano sintomi evidenti.

In Gran Bretagna, le donne che superano i 50 anni vengono invitate ad effettuare una mammografia ogni tre anni (in Italia le donne con un'età compresa tra 50 e i 69 anni invece vengono invitate a effettuare la mammografia ogni 2 anni) e i risultati di tali test vengono analizzati da due esperti indipendenti.

Purtroppo l'interpretazione delle immagini lascia spazio a errori, una piccola percentuale di tutte le mammografie restituisce un falso positivo - diagnosticando erroneamente un paziente sano come affetto da tumore oppure falso negativo non rilevando per niente la malattia (in questo caso il tumore inizia a diffondersi indisturbato).

Recentemente i ricercatori di Google Health hanno addestrato un modello di intelligenza artificiale per rilevare il tumore al seno analizzando le mammografie provenienti da migliaia di donne in Gran Bretagna e negli Stati Uniti.

Ecografia mammaria - Credits: © Nevit Dilmen [CC BY-SA 3.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0)] via Wikimedia Commons.

Le immagini erano già state esaminate da medici specialisti che si occupano dei tumori al seno ogni giorno ma, a differenza di un ambiente clinico, il software non aveva l’anamnesi (la storia clinica) delle pazienti per elaborare le sue diagnosi.

I ricercatori hanno scoperto che il modello di IA (Intelligenza Artificiale) da loro elaborato era in grado di prevedere il tumore al seno analizzando le mammografie con un livello di accuratezza simile a quello dei radiologi esperti.

Inoltre, l'IA ha mostrato una riduzione della percentuale di casi in cui il tumore è stato identificato in modo errato: 5,7% nei soli Stati Uniti e 1,2% in Gran Bretagna rispettivamente.

L’IA ha inoltre ridotto la percentuale di mancate diagnosi del 9,4% tra i pazienti negli USA e del 2,7% tra i pazienti in Gran Bretagna.

«Prima si identifica un tumore al seno, meglio è per il paziente», scrive Dominic King, responsabile di Google Health per il Regno Unito.

«Pensiamo a questa tecnologia in modo che sia in grado di supportare un esperto o un paziente (in ultima analisi) nelle decisioni da prendere, ottenere cioè il miglior risultato rispetto a qualsiasi diagnosi ricevuta precedentemente».

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Un "secondo parere" dal computer

In Gran Bretagna tutte le mammografie vengono esaminate da due radiologi, un processo necessario ma che richiede un elevato carico di lavoro.

Il team di Google Health ha anche condotto esperimenti confrontando le risposte fornite dal software con quelle del primo radiologo in carne e ossa. Nel caso in cui le due diagnosi fossero risultate concordi il caso veniva contrassegnato come risolto. Solo in caso di risultati discordanti l’IA è stata “invitata” a confrontarsi con la diagnosi del secondo radiologo.

Lo studio di King e del suo team, pubblicato sulla rivista Nature, ha mostrato che l'utilizzo dell'IA per verificare la diagnosi del primo radiologo potrebbe far risparmiare fino all'88% del carico di lavoro per il secondo medico.

«Trovatemi uno Stato in cui un infermiere o un medico non siano oberati di lavoro», scrive King.

«Questa tecnologia può rappresentare un’opportunità nel supportare l'eccellente servizio reso dai radiologi (umani)».

Il dott. Ken Young è un medico che gestisce la raccolta di mammografie per il Centro ricerche sul Cancro del Regno Unito ed ha contribuito allo studio del dott. King.

Secondo il dott. Young tali mammografie rappresentano una collezione unica poiché si tratta di scenari di diagnosi reali provenienti da quasi 30.000 immagini.

«Abbiamo un campione rappresentativo di tutte le donne che potrebbero passare attraverso lo screening al seno» prosegue il ricercatore.

«La raccolta di mammografie comprende casi facili, casi difficili e tutto il resto».

Secondo i ricercatori saranno necessarie ulteriori ricerche ma la speranza è rappresentata dal fatto che presto la tecnologia possa essere utilizzata come un "secondo parere" per le diagnosi di tumore.