L’intelligenza artificiale velocizza e migliora la diagnosi di cancro al seno e la previsione del rischio. Addio alla mammografia

STATI UNITI – Un team internazionale di ricercatori ha condotto uno studio in cui si è scoperto che l’intelligenza artificiale (IA) è più affidabile e veloce nell’eseguire diagnosi o prevedere un rischio che non l’essere umano. Nel caso del cancro al seno, l’IA si è rivelata più affidabile della mammografia.

Veloce e accurata
La ricerca condotta dai ricercatori di diverse facoltà e ospedali, tra cui lo Houston Methodist Cancer Center, la Weill Cornell Medicine, l’University of Texas e la Technical University of Munich (Germania) ha permesso di scoprire come l’intelligenza artificiale e il software utilizzato siano 30 volte più veloci degli esseri umani e abbiano un’accuratezza diagnostica che arriva al 99%. Questa metodica si presenta come una valida alternativa alla sola mammografia che, secondo l’American Cancer Society (ACS), dà in media il 50% di falsi positivi - con una donna su due a cui viene diagnosticato un tumore al seno che invece non c’è.

Un grande aiuto
Il software sviluppato dagli scienziati è in grado di interpretare in modo affidabile le mammografie, fornendo un’assistenza concreta ai medici con una previsione rapida e precisa del rischio di cancro al seno. «Questo software – spiega il professor Stephen T. Wong, coautore dello studio – compie una revisione intelligente di milioni di dati in un breve lasso di tempo, che ci permette di determinare il rischio di cancro al seno in modo più efficiente utilizzando la mammografia di una paziente. Tutto questo ha il potenziale per ridurre inutili biopsie».

Lo studio
Per vagliare l’efficacia e l’affidabilità dell’IA, i coordinatori dello studio dott. Wong e dott.ssa Jenny C. Chang hanno testato il software su 500 mammografie e rapporti sulla patologia di pazienti con cancro al seno. Il software ha poi scansionato i grafici delle pazienti, raccolto le caratteristiche diagnostiche e correlato i risultati delle mammografie con i sottotipi di cancro al seno. I medici hanno poi usato risultati, come per esempio l’espressione di proteine tumorali, per prevedere con precisione la probabilità di ottenere una diagnosi di cancro al seno per ogni paziente. «Una revisione accurata per questa mole di documenti sarebbe praticamente impossibile senza l’intelligenza artificiale», conclude il prof. Wong. Lo studio è pubblicato sul Cancer Journal.