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Luglio 2022

Mammografie, così l’AI aiuta la prevenzione

Un nuovo studio mostra che l’intelligenza artificiale può gestire in autonomia anche le mammografie al seno, affiancando il lavoro dei radiologi e aumentando il numero di screening

Secondo una nuova ricerca, i radiologi assistiti da uno screening AI per il cancro al seno ottengono  risultati migliori rispetto a quando lavorano da soli. Inoltre, l’intelligenza artificiale ha prestazioni di più alto livello nelle mani di un radiologo rispetto a quando opera da solo. Lo studio su larga scala, pubblicato questo mese su “The Lancet Digital Health”, è il primo a confrontare direttamente il funzionamento dell’AI nello screening del cancro al seno in autonomia o assistita da un esperto umano. La speranza è che tali sistemi di intelligenza artificiale possano salvare vite, rilevando i tumori sconosciuti ai medici e alleviando allo stesso tempo il carico di lavoro degli specialisti.
Il software dello studio  è fornito da Vara, una startup tedesca. L’AI dell’azienda è già utilizzata in oltre un quarto dei centri di screening del cancro al seno della Germania ed è stata introdotta all’inizio di quest’anno in un ospedale in Messico e in un altro in Grecia. Il team di Vara, con l’aiuto dei radiologi dell’Essen University Hospital in Germania e del Memorial Sloan Kettering Cancer Center di New York, ha testato due approcci. 
Nel primo, l’AI lavora da sola per analizzare le mammografie. Nell’altro, l’AI distingue automaticamente tra le scansioni che ritiene normali e quelle che destano preoccupazione. Segnala queste ultime a un radiologo, che le esamina prima di vedere i risultati a cui è giunta l’AI. 
Per addestrare la rete neurale, Vara ha fornito i dati AI di oltre 367.000 mammografie, inclusi gli appunti dei radiologi, le valutazioni originali e le informazioni sul fatto che il paziente alla fine avesse il cancro, per imparare come inserire queste scansioni in una delle tre categorie: “normale”, “neutra” (in cui non viene fornita alcuna previsione) e “probabile cancro”. Le conclusioni di entrambi gli approcci sono state quindi confrontate con le decisioni originariamente prese dai radiologi reali su 82.851 mammografie provenienti da centri di screening che non facevano parte delle scansioni utilizzate per addestrare l’AI.
Il secondo approccio, che vede medico e intelligenza artificiale lavorare insieme, è stato del 3,6% migliore nel rilevare il cancro al seno rispetto a un medico che lavorava in autonomia e ha sollevato meno falsi allarmi. Ci è riuscito mettendo da parte automaticamente le scansioni classificate come normali, che ammontavano al 63% di tutte le mammografie. Questa semplificazione potrebbe ridurre i carichi di lavoro dei radiologi.
 
 
Dopo lo screening del cancro al seno, vengono avviati test di follow-up per le pazienti con una scansione dubbia. Ma ai radiologi che esaminano le mammografie sfugge un caso di cancro su 8. Stanchezza, superlavoro e persino l’ora del giorno influiscono sulla capacità dei radiologi di identificare i tumori mentre visualizzano migliaia di scansioni. I segni visivamente sottili hanno anche generalmente meno probabilità di innescare allarmi e il tessuto mammario denso, che si trova principalmente nelle pazienti più giovani, rende più difficili vedere tracce del cancro.
I radiologi che utilizzano l’AI nel mondo reale sono tenuti dalla legge tedesca a guardare ogni mammografia, dando almeno un’occhiata a quelle che l’AI giudica normali. Thilo Töllner, un radiologo che dirige un centro tedesco di screening del cancro al seno, ha utilizzato il programma per due anni. A volte non è d’accordo quando l’AI classifica le scansioni come normali e compila manualmente i rapporti per indicare una conclusione diversa, ma la maggior parte delle volte concorda con l’AI.
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