IA è più efficiente nel rilevare cancro al seno

Un nuovo studio, condotto dalla Korean Academic Hospitals and Lunit, una compagnia medica specializzata nello sviluppo di soluzioni attraverso l’utilizzo di Intelligenza Artificiale per radiologia ed oncologia, ha dimostrato i benefici di un sistema di rilevamento per il cancro al senso guidato proprio da un’IA, utilizzando immagini di mammografie. Lo studio è stato condotto su larga scala, con oltre 170.000 pazienti e mammografie esaminate da cinque istituti, distribuiti in Sud Corea, Stati Uniti e Gran Bretagna, permettendo così di esaminare una varietà omogenea di pazienti.

Una delle scoperte più interessanti mostra come l’Intelligenza Artificiale, comparata con l’abilità dei radiologi, mostrerebbe una migliore sensibilità nel rilevare forme di cancro con noduli (il 90% contro il 78%) e distorsione o asimmetria (90% contro il 50% dell’operatore). Inoltre, l’IA è risultata più efficiente nel rilevare forme di cancro invasive ai primi stadi (dette T1): l’Intelligenza ha scovato il 91% di queste ultime e l’87% di pazienti con linfonodi clinicamente negativi affetti da carcinoma, mentre il gruppo di radiologi che seguiva la ricerca ne ha rilevati il 74% per entrambi.

Un’altra scoperta riguarda il significativo miglioramento nella performance dei radiologi, prima e dopo l’utilizzo di un sistema di Intelligenza Artificiale. Secondo lo studio, l’IA da solo avrebbe mostrato l’88,8% di sensibilità nel captare il cancro al seno, mentre i soli radiologi il 75,3%. La situazione muta sensibilmente quando gli operatori vengono affiancati dall’IA: l’accuratezza, infatti, cresce del ben 9.5%, raggiungendo l’84,8%.

Un fattore importante da tenere in considerazione durante una mammografia è la densità mammaria dei tessuti del seno, che rende più complicata la diagnosi di carcinoma poiché i tessuti più densi mascherano con più facilita eventuali problemi clinici. L’Intelligenza Artificiale, in questo senso, si è mostrata efficace: è stato infatti dimostrato come gli strumenti fossero meno affetti dalla densità mammaria, mostrando dunque una sensibilità più alta di rilevamento che incrementa se ad interpretare i risultati c’è una collaborazione fra operatore ed IA.

Il professor Eun-Kyung Kim, autore dello studio e radiologo del seno alla Yonsei University Severance Hospital, ha affermato:

Uno dei problemi maggiori nel rilevare lesioni mammarie maligne nelle mammografie è il poter ridurre i falsi negativi, ovvero quei casi che non hanno ricevuto una corretta diagnosi. Per questo motivo, i radiologi tendono ad incrementare il numero di richiami delle donne sottoposte al test, risultante in un incremento anche delle biopsie non necessarie. Richiede un’estensiva esperienza per interpretare in maniera corretta risultati di mammografie ed il nostro studio ha dimostrato come l’Intelligenza Artificiale possa aiutare concretamente a rilevare più casi di cancro al seno diminuendo i richiami, oltre che riuscire a diagnosticare tumori ai primi stadi di sviluppo.