Un software per computer è in grado di identificare il carcinoma mammario – attraverso l’analisi scansioni di routine – con maggiore precisione rispetto agli esperti umani. Lo sostengono i ricercatori in quello che speravano potesse rivelarsi una svolta nella lotta contro il killer globale:
Il cancro al seno è uno dei tumori più comuni nelle donne, con oltre 2 milioni di nuove diagnosi solo l’anno scorso. Lo screening regolare è vitale per rilevare i primi segni della malattia nei pazienti che non presentano sintomi evidenti. In Gran Bretagna, alle donne sopra i 50 anni viene consigliato di ottenere una mammografia ogni tre anni, i cui risultati vengono analizzati da due esperti indipendenti. Ma interpretare le scansioni lascia spazio all’errore e una piccola percentuale di tutte le mammografie restituisce un falso positivo – una diagnosi errata di un paziente sano come affetto da cancro – o un falso negativo – mancante della malattia mentre si diffonde. Tra il 2019 ed il 2020, i ricercatori di Google Health hanno addestrato un modello di intelligenza artificiale per rilevare il cancro nelle scansioni del seno di migliaia di donne in Gran Bretagna e negli Stati Uniti. Le immagini erano già state esaminate dai medici nella vita reale, ma a differenza di un ambiente clinico, la macchina non aveva una storia paziente per informare le sue diagnosi:
Il team ha scoperto che il loro modello di intelligenza artificiale poteva predire il cancro al seno dalle scansioni con un livello di precisione simile a quello dei radiografi esperti. Inoltre, l’IA ha mostrato una riduzione della percentuale di casi in cui il cancro è stato erroneamente identificato – rispettivamente il 5,7% negli Stati Uniti e l’1,2% in Gran Bretagna. Ha inoltre ridotto la percentuale di diagnosi mancate del 9,4 per cento tra i pazienti statunitensi e del 2,7 per cento in Gran Bretagna. “Prima identifichi un carcinoma mammario, migliore è per il paziente“, ha detto a AFP Dominic King, leader del Regno Unito presso Google Health. “Pensiamo a questa tecnologia in un modo che supporti e consenta a un esperto o, in ultima analisi, a un paziente, di ottenere il miglior risultato da qualsiasi diagnostica abbiano avuto”.
In Gran Bretagna tutte le mammografie vengono riviste da due radiologi, un processo necessario ma ad alta intensità di lavoro. Il team di Google Health ha anche condotto esperimenti confrontando la decisione del computer con quella del primo lettore di scansione umana. Se le due diagnosi sono state concordate, il caso è stato contrassegnato come risolto. Solo con esiti discordanti è stato quindi chiesto alla macchina di confrontarsi con la decisione del secondo lettore. Lo studio di King e del suo team, pubblicato su Nature, ha dimostrato che l’uso dell’IA per verificare la diagnosi del primo revisore esperto umano potrebbe far risparmiare fino all’88% del carico di lavoro per il secondo medico. Dunque, non un sostituto totale dell’occhio del medico, ma piuttosto un utile aiutante:
“Trovami un paese dove puoi trovare un’infermiera o un medico che non sia occupata“, ha detto King. “C’è la possibilità che questa tecnologia supporti il servizio eccellente esistente dei revisori (umani)”. Ken Young, un medico che gestisce la raccolta di mammografie per Cancer Research UK, ha contribuito allo studio. Ha detto che era unico per l’uso di scenari di diagnosi nella vita reale di quasi 30.000 scansioni. “Abbiamo un campione che è rappresentativo di tutte le donne che potrebbero passare attraverso lo screening del seno“, ha detto. “Include casi facili, casi difficili e tutto il resto”. Il team ha affermato che erano necessarie ulteriori ricerche, ma speravano che un giorno la tecnologia potesse fungere da “seconda opinione” per le diagnosi di cancro.
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