Uno studio tedesco dimostra un miglioramento del 18% nella rilevazione, senza aumentare i falsi positivi
Un gruppo di ricercatori dell’Università di Lubecca e dell’University Medical Center Schleswig-Holstein (UKSH) ha pubblicato su Nature Medicine uno studio che indica un notevole progresso nella diagnosi del cancro al seno grazie all’impiego dell’Intelligenza Artificiale (IA). La ricerca, denominata PRAIM, ha coinvolto oltre 460.000 donne in 12 centri tedeschi tra il 2021 e il 2023, con l’obiettivo di valutare se l’IA fosse in grado di migliorare l’accuratezza degli screening mammografici, senza aumentare il numero di richiami inutili o di esami di approfondimento.
I risultati sono stati significativi: l’IA ha identificato 6,7 casi di cancro al seno ogni 1.000 donne, contro i 5,7 individuati dal metodo tradizionale, basato su una doppia lettura da parte di due radiologi. Tale differenza corrisponde a un incremento di quasi il 18% nella rilevazione dei tumori, senza tuttavia determinare un aumento dei falsi positivi. A confermarlo è il confronto tra i tassi di richiamo: 37,4 ogni 1.000 donne con l’IA, rispetto ai 38,3 rilevati con la doppia lettura. Questo dato indica che l’IA ha consentito di individuare più tumori senza far crescere il numero di pazienti richiamate per esami aggiuntivi.
Per capire la portata di questi risultati, va ricordato che ogni anno, in Germania, si analizzano circa 24 milioni di immagini mammografiche. Una parte considerevole del lavoro dei radiologi consiste nel valutare questi esami e stabilire quali necessitino di ulteriori indagini. Aumentare la precisione della diagnosi e, al tempo stesso, contenere i falsi positivi è un traguardo significativo, poiché riduce sia l’ansia per le donne potenzialmente malate sia i costi e i tempi di gestione del sistema sanitario. Inoltre, la possibilità di affidarsi all’IA per una prima analisi delle immagini potrebbe consentire ai radiologi di concentrarsi sui casi più complessi, migliorando la qualità complessiva delle cure e rendendo più efficiente l’impiego delle risorse disponibili.
Lo studio PRAIM ha testato la solidità dei risultati ottenuti attraverso un’ulteriore simulazione: se le mammografie classificate come “normali” dall’IA fossero state escluse dalla revisione umana, il tasso di rilevazione sarebbe rimasto più alto di oltre il 16% rispetto alla doppia lettura tradizionale. Ciò suggerisce che l’IA, utilizzata come strumento di screening di primo livello, potrebbe ridurre in modo significativo il carico di lavoro sul personale medico, senza compromettere la sicurezza e l’efficacia della diagnosi.
Secondo Alexander Katalinic, direttore dell’Istituto di medicina sociale ed epidemiologia dell’Università di Lubecca, obiettivo principale della ricerca è stato verificare se l’IA potesse raggiungere l’affidabilità della valutazione umana. I risultati, spiega Katalinic, hanno superato le aspettative iniziali, indicando che l’IA non solo migliora i tassi di rilevazione, ma lo fa senza aumentare gli esami di follow-up. In altri termini, l’intelligenza artificiale si conferma uno strumento utile a individuare tumori che, in assenza del suo supporto, potrebbero passare inosservati.
In diversi Paesi, i programmi di screening mammografico sono considerati lo standard di riferimento, e i risultati dello studio PRAIM alimentano il dibattito sull’integrazione di tecnologie all’avanguardia all’interno di questi programmi.
Per il futuro, la ricerca si concentrerà sulla valutazione degli effetti a lungo termine dell’utilizzo dell’IA, in particolare sulla prognosi e sulla gestione delle pazienti. Sarà importante stabilire se l’aumento nel tasso di rilevazione si tradurrà in una riduzione significativa della mortalità. Inoltre, rimangono da definire i costi a lungo termine e l’eventuale necessità di formare un maggior numero di specialisti capaci di interpretare i risultati generati dall’IA, soprattutto nel caso in cui si ponga la necessità di un secondo parere medico.
Secondo gli esperti, migliorare la produttività e la precisione degli screening mammografici potrebbe ottimizzare l’impiego delle risorse sanitarie, riducendo al contempo i costi associati a diagnosi e trattamenti. L’intelligenza artificiale, applicata a questo settore, potrebbe migliorare sensibilmente la diagnosi precoce del cancro al seno, con potenziali ricadute positive sia sull’efficacia terapeutica sia sulla qualità della vita delle pazienti.
