Cancro al seno, quando la diagnosi la fa un robot

Secondo uno studio pubblicato su Nature sembra che un sistema di intelligenza artificiale (AI) sia in grado di superare gli esperti umani nell’identificazione del cancro al seno.

Intelligenza artificiale e diagnosi oncologica. “La nostra analisi evidenzia il potenziale di questa tecnologia per fornire risultati di screening in modo sostenibile nonostante la carenza di manodopera in paesi come il Regno Unito” spiega Scott Mayer McKinney, di Google Health, Palo Alto (Stati Uniti), primo autore dello studio. Per valutare le prestazioni dell’intelligenza artificiale in ambito clinico, i ricercatori hanno studiato un ampio set di dati rappresentativo dal Regno Unito e un ampio set di dati arricchito dagli Stati Uniti. Hanno quindi dimostrato una riduzione assoluta del 5,7% negli USA e dell’1,2% nel Regno Unito dei falsi positivi e del 9,4% e del 2,7% dei falsi negativi, e che il sistema è stato in grado di dare risultati generalizzabili tra Regno Unito e USA. In uno studio indipendente di sei radiologi, l’area sotto la curva ROC (Receiver Operating Characteristic; AUC-ROC) per il sistema di intelligenza artificiale è stata più grande rispetto a quella per il radiologo medio di un margine assoluto dell’11,5%, indicando che il sistema di intelligenza artificiale ha funzionato meglio di tutti i lettori umani.

Inoltre, i ricercatori hanno eseguito una simulazione in cui il sistema di AI ha partecipato al processo di doppia lettura utilizzato nel Regno Unito, scoprendo che il sistema ha mantenuto prestazioni non inferiori e ridotto il carico di lavoro del secondo lettore dell’88%. Gli esperti sottolineano che l’uso ottimale di tale sistema nei tipici flussi di lavoro clinici deve ancora essere determinato, ma il vantaggio di specificità emerso suggerisce che questa tecnologia potrebbe servire a ridurre i tassi di richiamo e le biopsie non necessarie. L’aumento della sensibilità osservato nei dati statunitensi indica anche che il sistema di AI potrebbe essere in grado di identificare i tumori prima dello standard di cura. Lo studio presenta alcune limitazioni, come il fatto che non tutti i radiologi dello studio avevano ricevuto la stessa formazione specializzata sulla lettura di imaging del seno, e che la maggioranza delle immagini utilizzate erano state acquisite su dispositivi realizzati dallo stesso ideatore del sistema.