I ricercatori di DeepMind e Google Health hanno addestrato un algoritmo sulle immagini delle mammografie di pazienti di sesso femminile negli Stati Uniti e nel Regno Unito, ottenendo risultati migliori rispetto ai radiologi umani.
di Karen Hao
Il cancro al seno è il tumore più diffuso tra le donne di tutto il mondo e la loro seconda causa di morte. Sebbene la diagnosi e il trattamento precoci possano migliorare la prognosi di un paziente, i test di screening presentano alti tassi di errore.
Circa 1 screening su 5 non riesce a verificare la presenza della malattia, rientrando nella categoria dei cosiddetti falsi negativi; un 50% delle donne che effettuano controlli mammografici annuali riceve almeno un falso allarme in un periodo di 10 anni, noto come falso positivo.
Nei test,i cui risultati sonop stati pubblicati da “Nature”, il sistema di IA ha ridotto entrambi i tipi di errore. Per i pazienti statunitensi, ha ridotto i falsi negativi e positivi rispettivamente del 9,4% e del 5,7%; per i pazienti del Regno Unito li ha ridotti del 2,7% e 1,2%.
In un esperimento separato, i ricercatori hanno testato la capacità del sistema di generalizzare: hanno addestrato il modello usando solo mammografie di pazienti del Regno Unito e quindi hanno valutato le sue prestazioni su pazienti statunitensi. Il sistema ha ancora sovraperformato i radiologi umani, riducendo i falsi negativi e positivi dell’8,1% e del 3,5%.
La capacità del sistema di arrivare a conclusioni generali in questo modo ha implicazioni promettenti. Mostra che potrebbe essere possibile superare una delle maggiori sfide che deve affrontare l’adozione dell’IA nell’assistenza sanitaria: la necessità di disporre di sempre più dati per coprire una popolazione rappresentativa di pazienti.
Ma questi risultati dovrebbero anche essere interpretati con cautela. Relativamente parlando, gli Stati Uniti e il Regno Unito hanno popolazioni abbastanza simili. È probabile che il sistema non si dimostri altrettanto valido in altre parti del mondo.
Lo scorso ottobre, i ricercatori della New York University hanno pubblicato uno studio simile, mettendo a confronto un sistema di intelligenza artificiale per screening del carcinoma mammario con le prestazioni di radiologi umani. Le differenze principali, tuttavia, erano che utilizzava solo mammografie di pazienti statunitensi e confrontava le prestazioni del sistema con le diagnosi di esperti umani condotte in un ambiente di laboratorio artificiale. Google e DeepMind invece hanno confrontato le prestazioni con le diagnosi del mondo reale.
Nel complesso, entrambi gli studi concludono che tali screening di IA per il carcinoma mammario devono essere usati insieme ai radiologi umani. La collaborazione permette di raggiungere risultati diagnostici più accurati e ha il vantaggio di ridurre il carico di lavoro sui radiologi, il che aiuterebbe a liberare il loro tempo per concentrarsi maggiormente sulla cura della paziente.
Immagine: Getty Images
(rp)
