Un sistema di intelligenza artificiale che legge le mammografie più accuratamente dei radiologi

Un sistema basato sull’uso di una intelligenza artificiale in grado di superare nel confronto radiologi esperti, nella capacità di rilevare il cancro al seno, viene presentato in un articolo pubblicato nei giorni scorsi sulla rivista Nature. Questo modello di apprendimento profondo utilizzato nella ricerca potrebbe essere impiegato in futuri studi clinici prospettici, per valutare la sua capacità migliorare l’accuratezza e l’efficienza dello screening del cancro al seno.

I programmi di screening mammografico per il cancro al seno

Molte nazioni sviluppate hanno implementato programmi di screening mammografico su larga scala, per rilevare il cancro al seno il prima possibile. Nonostante l’adozione diffusa della mammografia, l’interpretazione di queste immagini rimane impegnativa.

Esiste un’elevata variabilità nella precisione ottenuta dagli esperti nella rilevazione del cancro e le prestazioni anche dei migliori clinici lasciano spazio a miglioramenti. I falsi positivi possono portare all’ansia del paziente, appuntamenti di follow-up non necessari e procedure diagnostiche invasive. Ancor più drammatici sono gli esiti degli esami falsi negativi.

L’intelligenza artificiale per identificare il carcinoma mammario

Shravya Shetty e colleghi hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale deep-learning, in grado di identificare il carcinoma mammario mediante lo screening delle mammografie. Per valutare questo sistema di intelligenza artificiale hanno utilizzato due grandi set di dati sanitari del Regno Unito e dagli Stati Uniti. Il primo comprendeva oltre 25.000 mammografie e il secondo oltre 3.000 esami.

Utilizzando il loro modello, gli autori hanno evidenzaito una riduzione assoluta del 5,7% e dell’1,2% (rispettivamente USA e Regno Unito) in falsi positivi e del 9,4% e 2,7% (USA e Regno Unito, rispettivamente) in falsi negativi.

Il sistema di intelligenza artificiale ha superato per accuratezza tutti e sei i radiologi che si erano confrontati con la macchina, in uno studio condotto in modo indipendente. Hanno anche scoperto che l’uso del sistema di intelligenza artificiale nel processo di doppia lettura adottato nel Regno Unito, dove la mammografia viene letta da due radiologi durante lo screening, potrebbe ridurre il carico di lavoro del secondo lettore dell’88%.

 

 

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