L'Intelligenza Artificiale scopre il cancro al seno

Maggiore efficacia rispetto al modello di previsione del rischio a 5 anni

L'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale si è dimostrato superiore al classico modello di previsione del rischio a 5 anni nell'individuazione delle donne destinate a sviluppare un cancro del seno. L'integrazione dei due sistemi, inoltre, potrebbe migliorare ulteriormente la diagnosi dei medici.
Ad arrivare a queste conclusioni è uno studio pubblicato su Radiology in cui sono stati messi a confronto diversi algoritmi di Intelligenza Artificiale alle prese con migliaia di mammografie.
Il sistema utilizzato sinora per calcolare il rischio di cancro al seno si serve di modelli clinici come quello di Bcsc (Breast Cancer Surveillance Consortium), che utilizza informazioni auto-riportate e altri dati sulla paziente - tra cui et√†, anamnesi familiare della malattia, se ha avuto figli, se ha un seno denso - per definire un punteggio. "I modelli di rischio clinico dipendono dalla raccolta di informazioni da diverse fonti, che non sono sempre disponibili o raccolte‚ÄĚ, spiega il ricercatore principale Vignesh A. Arasu, radiologo praticante al Kaiser Permanente Northern California. ‚ÄúI recenti progressi nel deep learning dell'Ai ci forniscono la possibilit√† di estrarre da centinaia a migliaia di caratteristiche mammografiche aggiuntive".
Il team di Arasu ha utilizzato dati associati a mammografie 2D di screening negative eseguite al Kaiser Permanente Northern California nel 2016. Delle 324.009 donne sottoposte a screening nel 2016 che soddisfacevano i criteri di ammissibilità, una sottocoorte casuale di 13.628 donne è stata selezionata per l'analisi.
Sono state analizzate anche le 4.584 pazienti a cui è stato diagnosticato un cancro entro 5 anni dalla mammografia originale del 2016. Tutte le donne sono state seguite fino al 2021.
I ricercatori hanno calcolato i punteggi di rischio per il cancro del seno grazie a 5 algoritmi diversi, fra cui 2 accademici utilizzati dai ricercatori e 3 disponibili in commercio. Il confronto fra i risultati degli algoritmi e quello ricavato dal modello standard Bcsc ha prodotto l'esito finale.
"Tutti e cinque gli algoritmi di intelligenza artificiale hanno funzionato meglio del modello di rischio Bcsc per la previsione del rischio di cancro al seno da 0 a 5 anni", riferisce Arasu. "Questa forte prestazione predittiva suggerisce che l'intelligenza artificiale sta identificando sia i tumori mancanti sia le caratteristiche del tessuto mammario che aiutano a prevedere lo sviluppo futuro del cancro. Qualcosa nelle mammografie ci permette di monitorare il rischio di cancro al seno. Questa è la scatola nera dell'Intelligenza Artificiale".
In alcuni casi, gli algoritmi mostravano una grande efficacia nel predire i casi di pazienti ad alto rischio di un tipo di cancro spesso aggressivo che può richiedere una seconda lettura di mammografie, screening supplementari o imaging di follow-up a breve intervallo.
Nelle donne a pi√Ļ alto rischio, l'IA ha predetto il 28% dei tumori contro il 21% previsto dal modello classico. La loro combinazione ha ulteriormente migliorato la capacit√† predittiva.
"Stiamo cercando un mezzo accurato, efficiente e ampliabile per comprendere il rischio di cancro al seno delle donne. I modelli di rischio IA basati sulla mammografia offrono vantaggi pratici rispetto ai tradizionali, perché utilizzano un'unica fonte di dati: la mammografia stessa", spiega Arasu.
L'Intelligenza Artificiale impiega pochi secondi per giungere a un dato sul rischio individuale, che può così essere integrato nel referto radiologico condiviso con il paziente e il suo medico.
"√ą uno strumento che potrebbe aiutarci a fornire una medicina di precisione personalizzata a livello nazionale", conclude il ricercatore.

07/06/2023 09:30:00 Andrea Sperelli


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