Tre studi confermano: mammografie più precise con l’intelligenza artificiale

DIAGNOSI PRECOCE

Tre studi confermano: mammografie
più precise con l’intelligenza artificiale

di Agnese Codignola

C’è un ambito nel quale le applicazioni dei programmi di intelligenza artificiale (AI) sono particolarmente avanzate, perché sono in sperimentazione da diversi anni, e perché le loro performance sono state valutate in studi molto ampi, e continuano ad esserlo ogni giorno: la medicina e, in particolar modo, l’oncologia, dove l’AI sta entrando sempre di più nei programmi di screening radiografico senologico, che prevedono l’esecuzione di migliaia, quando non di milioni di test (mammografie) ogni anno.

Il principio è semplice, e rispecchia alla perfezione l’idea stessa di AI: si “istruisce” il computer con un’enorme quantità di dati provenienti da mammografie reali e con le regole per interpretarli, e poi si sottopongono al programma immagini di nuove pazienti, affinché il sistema informatico le interpreti in base a tutto ciò che ha appreso su quel tipo di immagini, sulle possibili anomalie, sulle caratteristiche dubbie e così via. In questo modo, l’AI aiuta il radiologo a svolgere meglio il suo lavoro, e anche a risparmiare moltissimo tempo, riducendo gli errori.

Nelle ultime settimane, in particolare, sono stati pubblicati tre studi (due dei quali di grandi dimensioni), che confermano come l’AI, in questo settore, stia diventando sempre più uno strumento affidabile, al quale si farà ricorso sempre più spesso, perché non solo non è meno precisa del radiologo, ma in molti casi offre performance leggermente migliori.

Il primo studio, chiamato MASAI, da Mammography Screening with Artificial Intelligence, è stato condotto in Svezia tra il 2021 e il 2022. Gli oncologi della Lund University, sede di Malmö hanno reclutato 80.000 donne dell’età media di 54 anni, candidate ai controlli ogni 1,5-2 anni, e le hanno sottoposte a una mammografia che è stata poi letta, in metà dei casi, dall’AI in supporto al radiologo, e nell’altra metà da due radiologi, e quindi in doppia lettura. È infatti prassi diffusa quasi ovunque far esaminare ogni mammografia da due radiologi, proprio per evitare che uno solo commetta errori: secondo diverse stime, se la lettura è doppia il numero di tumori scoperti aumenta dal 6 al 15%, mentre quello di richiami si dimezza.

In questo caso, stando a quanto riportato sulla rivista scientifica Lancet Oncology, tra le oltre 46.000 letture effettuate con l’AI, sono stati scoperti 244 tumori, e sono stati eseguiti 861 richiami, cioè è stato chiesto alla donna di tornare per approfondire la situazione. Il tasso di tumori individuati è stato di 6,1 per mille partecipanti. Nel gruppo di controllo, nel quale sono state eseguite oltre 83.000 analisi, sono stati individuati 203 tumori, ed effettuati 817 richiami, con un tasso di tumori identificati di 5,1 ogni mille donne. I richiami sono stati pari al 2,2% nel gruppo dell’AI, e al 2% in quello di controllo, mentre la percentuale di falsi positivi (cioè di anomalie interpretate erroneamente come tumori) è stata identica, e pari all’1,5%.

Già da questo studio risulta quindi evidente, su una grande popolazione di donne, come l’AI possa dare un contributo molto valido all’interpretazione delle immagini. Inoltre, la sperimentazione ha messo in luce un altro dato cruciale: il carico di lavoro, per gli oncologi e i radiologi, è diminuito del 44,3%, senza che vi sia stato alcun rischio per le donne sottoposte all’esame. E in tempi di difficoltà organizzative e di liste d’attesa molto lungo, si tratta di tempo che il personale medico può dedicare ai pazienti.

Molto simile, negli esiti, è stato un secondo studio condotto ancora in Svezia, e pubblicato su un altro membro della famiglia di Lancet, Lancet Digital Heath. In questo caso il trial, chiamato ScreenTrustCAD, è stato coordinato dai radiologi ed oncologi del Karolinska Institutet di Stoccolma, i quali, tra il 2021 e il 2022, hanno analizzato circa 55.000 donne di età compresa tra i 40 e i 74 anni. Con la doppia lettura hanno scoperto 250 tumori, ma quando a questa hanno aggiunto il “parere” dell’AI, i tumori sono diventati 269. Quando invece hanno applicato la formula: un radiologo solo più la lettura all’AI, i risultati sono stati comunque migliori rispetto ai due radiologi senza AI, perché in quel caso i tumori scoperti sono stati 261 (con un miglioramento, quindi, del 4%). Anche in ScreenTrustCAD, poi, il tempo dedicato dal personale alla lettura delle mammografie è risultato dimezzato, quando è intervenuta l’AI al posto di uno dei due radiologi.

Secondo i ricercatori svedesi, non solo l’AI non è inferiore, ma il protocollo che prevede un radiologo e l’AI è decisamente migliore rispetto a quello che prevede due medici, probabilmente perché la lettura dell’occhio umano e quella del programma funzionano in modo diverso e, di conseguenza, si integrano a vicenda. In ogni caso, la decisione sul richiamo e su eventuali accertamenti viene presa dal radiologo, e quindi l’AI riveste solo una funzione di supporto e di potenziamento della capacità diagnostica.

Anche il terzo studio, questa volta inglese, ha confermato pienamente quanto ottenuto in Svezia. A condurre il Personal Performance in Mammographic Screening, o PERFORMS è stato il servizio sanitario pubblico e, nello specifico, lo UK’s National Health Service Breast Screening Program (NHSBSP), grazie al quale sono stati analizzati accuratamente i dati di 120 donne sottoposte a mammografia. Come riferito sulla rivista scientifica Radiology, sono state effettuate 552 letture da parte di medici, nel 57% specializzati appunto nell’interpretazione delle mammografie, nel 43% no (in parte senologi, in parte radiologi senza una competenza specifica). Poi le mammografie sono state analizzate solo dall’AI, e il risultato è stato del tutto sovrapponibile a quello degli altri due studi, perché l’AI si è rivelata leggermente migliore per quanto riguarda la sensibilità (cioè ha scoperto correttamente il 91% dei casi, contro il 90% dell’occhio umano) e nella specificità (cioè nel distinguere tra lesioni benigne e maligne, nel 77% dei casi, contro il 76% dei medici). I tumori presenti erano 70, e l’aspetto interessante di questo studio è che sono state prese in considerazione anche le differenti caratteristiche attraverso le quali si può identificare (o escludere) la presenza di una lesione maligna: le vere e proprie masse, le calcificazioni, le distorsioni nella struttura della mammella e le asimmetrie, per lesioni che avevano un diametro medio di 15,5 millimetri. L’AI, stando a quanto riferiuto, ha imparato a valutare correttamente ciascuna di queste specificità, avvalendosene poi per fornire un responsano più accurato.

Tutto sembra confermare quindi che l’AI possa avere un ruolo di primaria importanza, soprattutto nei programmi di screening, come supporto al lavoro del radiologo.

Naturalmente è cruciale, sempre, il tipo di AI utilizzata, perché tutto dipende da questo. È infatti indispensabile scegliere un programma che sia stato istruito con una grande quantità di dati reali, e poi sperimentato su popolazioni-pilota di grandi dimensioni, prima di proporre l’introduzione dell’intelligenza artificiale nelle campagne di screening di popolazione. Se si rispettano queste premesse – e nessun programma pubblico potrebbe essere basato su AI non adeguatamente convalidate – la collaborazione tra occhio umano e occhio dell’AI non può che essere positiva, con benefici per tutti, e non solo per le donne che si sottopongono al test, in termini di tempo e denaro risparmiati per le strutture sanitarie, da dedicare ad altre procedure che richiedono necessariamente la presenza di un medico.