Ci sono ancora dubbi su quando e quanto spesso le donne dovrebbero fare mammografie per prevenire il cancro al seno? Gli studi mostrano chiaramente che lo screening può portare a una diagnosi precoce della malattia, quando è più curabile.
Per questo migliorare l’efficacia delle mammografie in grado di rilevare anomalie potenzialmente cancerose è una priorità assoluta. Ed è qui che entra in gioco l’AI di Google.
L’intelligenza artificiale potrebbe svolgere un ruolo cruciale in questo campo. L’apprendimento automatico dell’AI potrebbe aiutare i medici a leggere le mammografie in modo più accurato.
In uno studio pubblicato ieri 1 gennaio su Nature, i ricercatori di Google Health e di università in USA e UK illustrano un modello di AI che legge mammografie con meno falsi positivi e falsi negativi rispetto agli esperti umani.
L’algoritmo, basato su mammografie prese da oltre 76.000 donne nel Regno Unito e oltre 15.000 negli Stati Uniti, ha ridotto i tassi di falsi positivi di quasi il 6% negli USA, dove le donne sono sottoposte a screening ogni 1-2 anni. Nel Regno Unito, dove le donne vengono sottoposte a screening ogni tre anni, il miglioramento è stato “solo” dell’1,2%.
Il modello di intelligenza artificiale ha anche ridotto i falsi negativi nelle mammografie di oltre il 9% negli USA e di quasi il 3% nello UK.
“Leggere le mammografie è un compito perfetto da affidare all’apprendimento automatico e all’intelligenza artificiale”, afferma il dott. Mozziyar Etemadi, assistente ricercatore professore di anestesia e ingegneria biomedica presso la Northwestern University, uno dei coautori dello studio.
“L’intelligenza artificiale eccelle quando deve svolgere sempre la stessa attività e deve trovare l’unica cosa che potrebbe apparire una volta su 10.000. Ma onestamente non mi aspettavo che funzionasse già molto meglio dei medici. Ero sorpreso.”
È un miglioramento rispetto ad altri studi minori sull’intelligenza artificiale e sulle mammografie
In un altro studio, una macchina aveva battuto oltre 101 radiologi nella lettura delle scansioni. Questo recente studio è uno dei più statisticamente significativi fino ad oggi dato il suo ampio set di dati e del fatto che il modello di intelligenza artificiale ha superato i medici.
Una volta che il team ha saputo che l’AI poteva essere addestrata per leggere in modo efficace mammografie su entrambi i set di dati di USA e UK, ha eseguito un altro test. Ha addestrato l’algoritmo sui dati USA e poi lo ha applicato sui casi UK e viceversa. Anche in quel caso i risultati sono stati migliori di quelli dei medici. “È incoraggiante perché nelle situazioni reali in cui impiegare questi modelli, è proprio ciò che succederà. Verrà usato su popolazioni per le quali magari non è stato necessariamente addestrato “, afferma Shravya Shetty, responsabile tecnico di Google Health.
Sempre più brava
Un vantaggio della piattaforma Google è la sua potenza di elaborazione. Poiché la risoluzione delle immagini mammografiche è migliorata negli ultimi anni, sono diventate così piene di dati che l’occhio umano (anche uno appartenente a un radiologo altamente qualificato) potrebbe non essere in grado di elaborarle completamente. La potenza di calcolo di Google ha permesso all’algoritmo di elaborare quasi tutti i pixel disponibili.
Affinché un algoritmo di intelligenza artificiale riconosca le lesioni anomale nel tessuto mammario, il modello deve essere addestrato con un numero enorme di immagini mammografiche. Più ne avremo, meglio sarà.
Per ora, gli esperti vedono (come è giusto che sia) l’AI come un supporto ai radiologi che leggono immagini mammografiche, piuttosto che come un sostituto.
Ad esempio, i modelli di intelligenza artificiale potrebbero eseguire il primo passaggio di valutazioni, lasciando agli esperti, che hanno altre informazioni preziose come la storia familiare di cancro di una donna, il compito di interpretare casi più difficili.
“L’assistenza sanitaria viene compressa con l’aumentare del numero di pazienti e il tempo che i medici devono osservare per valutare i pazienti si riduce. Per questo strumenti come questi sono ciò che ogni medico attende”, afferma Etemadi.