L’intelligenza artificiale (AI, nel gergo inglese: Artificial Intelligence) sta entrando in modo sempre più massiccio nella Medicina, soprattutto nel settore oncologico. Lo segnalano, negli ultimi giorni, tre fra le principali riviste scientifiche del mondo: Science, che dedica al tema un dettagliato articolo, e poi Nature e JAMA Network Open, che si concentrano sulla rivoluzione in atto per quanto riguarda l’interpretazione delle mammografie.

Nature, in particolare, ha pubblicato i risultati di uno studio degli esperti di Google Health (sede di Palo Alto, in California), nell’ambito del quale una grande quantità di mammografie eseguite in Gran Bretagna e negli Stati Uniti sono state reinterpretate da sistemi di intelligenza artificiale, appunto, con un risultato molto promettente: i programmi utilizzati, infatti, hanno ridotto i falsi positivi statunitensi del 5,7% e quelli britannici dell’1,2%, e i falsi negativi, rispettivamente, del 9,4% e del 2,7% (i falsi positivi sono quei referti che annunciano la presenza di un tumore, anche se le cellule cancerose, in realtà, non ci sono davvero; i falsi negativi, il contrario). In un confronto con l’interpretazione delle mammografie da parte di sei radiologi, è stata ancora l’intelligenza artificiale a vincere. Infine, anche in una simulazione del sistema inglese, che prevede una doppia lettura (cioè una lettura da parte di due radiologi, uno dei quali, in questo caso, era sostituito dall’AI), è stata confermata la non inferiorità del sistema computerizzato rispetto all’occhio umano, e dimostrato che l’intelligenza artificiale può ridurre dell’88% il carico di lavoro di chi esegue la seconda lettura.

Nello studio pubblicato da JAMA Network Open la situazione è risultata meno sbilanciata a vantaggio dell’AI, ma sempre indirizzata verso quella direzione. Questa volta i ricercatori di un consorzio internazionale hanno messo a confronto le letture umane e quelle di vari tipi di algoritmi, nell’ambito della “competizione” internazionale denominata Digital Mammography DREAM Challenge, lanciata da IBM Research, Sage Bionetworks e Kaiser Permanente Washington Health Research Institute. A tale scopo sono state sottoposte all’esame di vari tipi di algoritmi più di 144’000 mammografie ottenute da 85’000 donne statunitensi, e 166’000 di 68’000 donne svedesi, con il contributo di oltre 1’100 ricercatori sparsi in 126 gruppi di 44 Paesi, che si sono prestati ad applicare vari protocolli agli esami già eseguiti (per esempio, abbinando o meno esami clinici o mammografie precedenti della stessa persona).

Alla fine, nessuno degli algoritmi messi alla prova è stato in grado di migliorare, da solo, le prestazioni dei radiologi. Tuttavia, l’integrazione tra i due tipi di lettura – umana e computerizzata – ha avuto come esito una riduzione dei falsi positivi. Dunque, al di là dei dettagli tecnici e del tipo di algoritmo, ciò che sembra si stia facendo strada è, in definitiva, un ruolo crescente per i sistemi che aiutano a interpretare gli esami radiologici, a partire dalla mammografia, con un possibile, significativo vantaggio per tutte le donne che partecipano ai programmi di screening.

«I nostri studi – ha confermato Gustavo Stolovitzky, fondatore di DREAM Challenge – lasciano immaginare che una combinazione di algoritmi di intelligenza artificiale e interpretazioni dei radiologi potrà evitare test diagnostici non necessari per almeno mezzo milione di donne all’anno solo negli Stati Uniti».

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