Lo screening mammografico supportato dall’intelligenza artificiale (AI) è un’alternativa sicura alla pratica della doppia lettura da parte dei radiologi e può contribuire a ridurre i pesanti carichi di lavoro per i medici
L’utilizzo dell‘intelligenza artificiale (AI) nello screening mammografico emerge come una valida alternativa alla pratica tradizionale della doppia lettura da parte dei radiologi. I risultati di un’analisi ad interim di uno studio prospettico randomizzato controllato, condotto dai ricercatori dell’Università di Lund in Svezia e pubblicato su The Lancet Oncology, dimostrano la sicurezza clinica di questa metodologia. Grazie a questa innovazione, è possibile contribuire significativamente a ridurre il carico di lavoro per i medici, alleviando così i pesanti compiti associati alla diagnosi.
Ogni anno, in Svezia, circa un milione di donne sono chiamate allo screening mammografico. In questo Paese, ogni esame di screening viene rivisto da due radiologi senologici per garantire un’elevata accuratezza del referto, con la cosiddetta ‘doppia lettura’. Vi è tuttavia una carenza di forza lavoro nel campo della radiologia senologica, in Svezia e anche altrove, che può ingolfare il servizio di screening. Le potenzialità dell’intelligenza artificiale per supportare lo screening mammografico ha attirato molta attenzione. In realtà però, come questa debba essere impiegata in modo ottimale e quali saranno le conseguenze cliniche, non è ancora chiaro.
Lo studio svedese
Il lavoro “Mammography Screening with Artificial Intelligence” – (MASAI) è il primo studio controllato randomizzato che valuta l’efficacia dello screening supportato dall’intelligenza artificiale. “Nel nostro studio abbiamo utilizzato l’intelligenza artificiale per identificare gli esami di screening ad alto rischio di cancro al seno, che sono stati sottoposti a doppia lettura da parte dei radiologi” – spiega Kristina Lång, ricercatrice e professoressa associata in radiodiagnostica presso l’Università di Lund e consulente presso lo Skåne University Hospital, che ha guidato lo studio. “I restanti esami – dichiara l’esperta – sono stati classificati come a basso rischio e sono stati letti solo da un radiologo. Nella lettura dello schermo, i radiologi hanno utilizzato l’intelligenza artificiale come supporto per il rilevamento, in cui essa ha evidenziato risultati sospetti sulle immagini”
Nell’analisi di sicurezza sono state coinvolte un totale di 80.033 donne, le quali sono state assegnate casualmente a due gruppi distinti. Il gruppo di intervento comprendeva 40.003 donne che hanno sperimentato lo screening mammografico supportato dall’intelligenza artificiale, mentre il gruppo di controllo era composto da 40.030 donne che hanno seguito la pratica tradizionale della doppia lettura standard. “Abbiamo rilevato che l’utilizzo dell’intelligenza artificiale ha portato alla rilevazione del 20% (41) di tumori in più rispetto allo screening standard, senza influire sui falsi positivi” – ha aggiunto Lång. Allo stesso tempo, il carico di lavoro per i radiologi è stato ridotto del 44%.
Vantaggi anche in termini di tempo
Anche l’aspetto temporale riveste un ruolo significativo. Con lo screening supportato dall’intelligenza artificiale, è stato infatti possibile effettuare un totale di 46.345 letture dello schermo, rispetto alle 83.231 effettuate con lo screening standard. Secondo Lång, in media, un radiologo può leggere circa 50 esami di screening all’ora. I ricercatori hanno stimato che, grazie all’uso dell’AI nello screening, sono stati necessari circa cinque mesi in meno rispetto al tempo impiegato da un radiologo per analizzare i circa 40.000 esami di screening presenti nel gruppo AI.
“Lo studio – concludono gli autori – è stato condotto in un unico sito, in un ambiente svedese. Dovremo verificare ora se questi risultati promettenti reggono in altre condizioni, ad esempio con altri radiologi o altri algoritmi di intelligenza artificiale. Potrebbero esserci altri modi per utilizzare l’intelligenza artificiale nello screening mammografico, ma anche questi dovrebbero preferibilmente essere studiati in un contesto prospettico”.
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