Nuovi studi hanno testato come un sistema di intelligenza artificiale per la diagnosi del cancro al seno, sviluppato da Google, si comportasse in condizioni reali, analizzando mammografie in ospedali britannici. Sebbene questo sistema sia stato presentato nel 2020, finora non è stato implementato in modo sistematico per la diagnosi delle pazienti.

La ricerca dimostra che l'IA può, in alcune situazioni, rilevare più tumori rispetto a un radiologo umano e, contemporaneamente, ridurre il numero di falsi positivi.

Come funziona il sistema

Il sistema di Google utilizza tre reti neurali convoluzionali, addestrate su ampi database di immagini mammografiche. Questi modelli, combinati, creano una rappresentazione dell'immagine, identificano aree sospette e valutano la probabilità della presenza di cancro.

Lo sviluppo e i test sono stati condotti da scienziati dell'Imperial College London, dell'Università di Surrey, del Royal Surrey NHS Foundation Trust e di altri centri di screening del National Health Service.

Risultati dei test

In uno studio retrospettivo che ha coinvolto 116.000 mammografie di donne di età compresa tra 50 e 70 anni, il sistema ha raggiunto una sensibilità di 0,541, mentre la prima valutazione umana ha raggiunto 0,437. Ciò significa che l'IA ha rilevato più casi reali di cancro.

Allo stesso tempo, ha mantenuto un'elevata specificità di 0,943, leggermente inferiore a 0,952 dei medici, ma statisticamente comparabile.

Un risultato significativo è stato che il sistema è stato in grado di identificare circa il 25% dei casi che erano stati inizialmente trascurati dai medici, ma in cui successivamente è stata confermata la presenza di cancro nelle pazienti.

In una simulazione in cui l'IA ha sostituito il secondo radiologo nella lettura doppia delle immagini, ha mostrato risultati leggermente migliori rispetto a un essere umano ed è stata in grado di ridurre il carico di lavoro degli specialisti fino al 40% grazie a una classificazione più efficiente dei casi.

Test in condizioni reali

In un altro studio, sono state analizzate circa 9.250 nuove immagini provenienti da 12 cliniche britanniche nel 2023 e nel 2024. Il sistema di IA ha operato in parallelo con la diagnosi standard, senza influenzare le decisioni dei medici.

In questo caso, è emerso che l'IA è significativamente più veloce: la valutazione di un'immagine ha richiesto in media 17,7 minuti, mentre la prima valutazione umana ha richiesto più di due giorni.

Anche in questo test, il sistema ha mantenuto una sensibilità superiore alla prima valutazione medica e una specificità comparabile.

Vantaggi e limiti

I risultati confermano che l'IA può fornire un contributo significativo per alleviare il carico sui sistemi sanitari, soprattutto in aree dove c'è una carenza di radiologi e un elevato numero di esami.

Tuttavia, alcuni medici hanno espresso riserve sui risultati del sistema, il che indica che il problema non è solo la precisione tecnica, ma anche l'accettazione della tecnologia nella pratica clinica.

Contesto più ampio

L'utilizzo dell'intelligenza artificiale nella mammografia si basa su uno sviluppo iniziato negli anni '90, con la comparsa dei primi sistemi di diagnosi assistita da computer. Un rapido progresso si è verificato con l'apprendimento profondo a metà degli anni 2010, quando i modelli hanno iniziato a superare i metodi tradizionali.

Il cancro al seno colpisce circa 2,3 milioni di donne ogni anno in tutto il mondo, e centinaia di migliaia di casi si concludono con la morte. La diagnosi precoce rimane quindi fondamentale.

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