Cancro al seno, così l’intelligenza artificiale di Google aiuterà i medici: tempi brevi e meno diagnosi errate

I ricercatori parlano di previsioni più efficienti, paragonabili a quelle degli esperti, ma l’occhio umano resta fondamentale

L’anno non poteva cominciare meglio. Il primo gennaio 2020 Nature pubblica uno studio riguardante un sistema di Intelligenza artificiale (AI) sviluppato dai ricercatori di Google Health in collaborazione con diversi istituti americani e britannici. Si basa sui dati riguardanti le mammografie di oltre 76mila donne del Regno Unito e oltre 15mila degli Stati Uniti.

L’AI mostrerebbe di poter superare un giorno «gli esperti umani nella previsione del cancro al seno – spiegano i ricercatori nell’abstract -. Per valutare le sue prestazioni in ambito clinico, abbiamo curato un ampio set di dati rappresentativo dal Regno Unito e un ampio set di dati arricchito dagli Stati Uniti».

Secondo quanto dichiarato su Scientific American da uno dei protagonisti della ricerca, il direttore del Scripps Translational Science Institute Eric Topol, il sistema di AI «è ancora poco performante rispetto a come vogliamo che sia, ma sta aprendo la strada».

Come spiegavamo in un articolo precedente, il cancro al seno similmente ad altri tumori che interessano le donne, ha maggiori probabilità di essere sconfitto con diagnosi precoci.

«Il tumore al seno è la neoplasia più frequente nelle donne in Italia (escludendo i tumori cutanei) – spiega Irene Bossert medico nucleare dell’Irccs Maugeri di Pavia – La sopravvivenza media a 5 anni dalla diagnosi è pari all’87% dei casi, e a 10 anni dell’80%, grazie alla diagnosi precoce ed al miglioramento delle strategie terapeutiche. La diagnosi precoce si ottiene tramite la mammografia, un esame radiografico delle mammelle».

Opportunità e limiti della tecnologia a disposizione

L’esame mammografico è riconosciuto come il più affidabile per le diagnosi precoci. Le tecnologie utilizzate, ovvero i “mammografi”, utilizzano basse dosi di raggi X per leggere le condizioni della mammella, in modo da fornire dati precisi agli esperti.

La mammografia è un test radiologico fondamentale per gli screening, i quali consentono di rilevare tempestivamente i tumori al seno. Può capitare comunque che si verifichino discrepanze, tali da richiedere ulteriori esami diagnostici.

Con l’invecchiamento e la menopausa i cambiamenti fisiologici dei tessuti consentono di rilevare anche carcinomi molto piccoli, attraverso la decodifica dei dati raccolti.

«Il rilevamento oggi viene eseguito attraverso la mammografia digitale – spiegano i ricercatori – ma leggere le immagini dei raggi X al seno è un compito difficile, anche per gli esperti, e spesso può comportare sia falsi positivi che falsi negativi».

Un “secondo parere” artificiale

Nonostante i programmi di screening siano ormai ampiamente diffusi, si continuano a registrare alti tassi di falsi positivi e negativi. Perché allora non provare a far gestire l’analisi delle mammografie a una AI? 

Così i ricercatori di Google Health assieme a importanti istituti di ricerca, come l’Imperial College di Londra, il Biomedical Research Centre di Cambridge e l’Health Care di Stanford a Palo Alto, hanno “addestrato” un modello di AI a leggere i segnali del cancro al seno in migliaia di scansioni provenienti da donne del Regno Unito e degli Stati Uniti.  

Al netto delle attuali preoccupazioni riguardanti l’AI per quanto riguarda l’equità del suo impiego in altri ambiti, e le difficoltà a mettere a punto veicoli che ci portino in giro senza “assassinare” i passanti fuori dalle strisce pedonali, l’Intelligenza artificiale nelle diagnosi ha già dato risultati promettenti in altri frangenti.

Radiologi e oncologi in pensione?

Questo genere di scoperte non minaccia affatto di sostituire gli oncologi o i radiologi umani; anzi ce n’è sempre più bisogno. Certo, il lavoro della AI di Google Health è stato paragonato in precisione a quello degli esperti; ma il problema sta soprattutto nella capacità di un singolo umano di eseguire diagnosi precise, per un ampio numero di pazienti.

Del resto tutti i dati a disposizione dei ricercatori erano stati già analizzati dai medici, ma il software al contrario non aveva a disposizione delle anamnesi, ovvero le storie delle pazienti: tutte conoscenze che negli esperti umani possono fare la differenza per una diagnosi precisa e tempestiva. Solo nel Regno Unito le mammografie necessitano di essere verificate da almeno due radiologi, aumentando il carico di lavoro e il tempo.

L’AI è riuscita a ridurre le errate identificazioni del tumore e le diagnosi mancate. L’operato del software è stato notevole, ma non impeccabile. Alcuni esiti si sono rivelati discordanti, richiedendo un ulteriore confronto tra umani e macchina.

In sostanza lo studio non dimostra affatto che il lavoro degli esperti in carne e ossa sia divenuto obsoleto. Il sistema è stato studiato come strumento di verifica del lavoro di diagnosi del primo revisore esperto, facendo risparmiare l’88% del carico di lavoro che altrimenti toccherebbe ad un secondo medico. 

Foto di copertina: Pixabay/Breast cancer.

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