L’intelligenza artificiale migliora lo screening mammografico
24 Giugno 2024In un recente studio pubblicato su Radiology, il team guidato da Andreas D. Lauritzen, del Dipartimento di Informatica dell’Università di Copenaghen, ha esaminato l’impatto dell’implementazione di un sistema di intelligenza artificiale (IA) nello screening mammografico del cancro al seno nella Regione Capitale della Danimarca. Questo studio, condotto su oltre 118.000 donne, ha evidenziato come l’uso dell’IA possa non solo migliorare le prestazioni dello screening, ma anche ridurre significativamente il carico di lavoro dei radiologi.
Il sistema di IA utilizzato nello studio, Transpara (v.1.7.1; ScreenPoint Medical), è stato implementato per stratificare le mammografie in base alla probabilità di presenza di cancro. Le mammografie con un punteggio di IA di 5 o inferiore erano lette singolarmente da un radiologo, mentre quelle con un punteggio superiore venivano lette da due radiologi con l’ausilio della IA. Questo approccio ha permesso di ridurre del 33,5% il numero totale di letture necessarie, diminuendo così il carico di lavoro dei radiologi senza compromettere la qualità dello screening.
Dallo studio è emerso che l’implementazione dell’IA ha portato a un incremento significativo del tasso di rilevamento del cancro (8,2 contro 7,0 per 1000 donne), una riduzione del tasso di richiamo (2,5% contro 3,1%) e una diminuzione dei falsi positivi (1,6% contro 2,4%). Questi risultati sono particolarmente rilevanti poiché dimostrano che l’IA può migliorare l’efficienza dello screening riducendo il numero di donne richiamate per ulteriori esami inutili, e allo stesso tempo aumentare il numero di tumori effettivamente rilevati.
Lo studio ha anche sottolineato come l’uso dell’IA abbia portato a un aumento del tasso di rilevamento dei tumori invasivi di piccole dimensioni (≤1 cm), che sono passati dal 36,6% al 44,9% dopo l’implementazione dell’IA (P=0,02). Tuttavia, è importante notare che la proporzione di carcinomi duttali in situ (DCIS) è aumentata, il che potrebbe indicare una sovradiagnosi.
