L’intelligenza artificiale di Google più precisa dei radiologi per la diagnosi del tumore al seno secondo uno studio pubblicato su Nature
Un giorno non lontano l’intelligenza artificiale potrà se non sostituire perlomeno affiancare il lavoro dei radiologi. I primi dati sono molto incoraggianti. Secondo uno studio appena pubblicato su Nature, un modello di intelligenza artificiale sviluppato da ricercatori di Google che analizza le mammografie per la diagnosi di tumore della mammella ha ridotto il numero di falsi negativi del 9,4 per cento, una speranza concreta per un test che attualmente non riesce a identificare il 20 per cento dei tumori al seno.
Lo studio è stato coordinato dagli scienziati di DeepMind, un’impresa britannica di intelligenza artificiale controllata da Alphabet (la holding di Google). La società ha sede a Londra, conta circa mille dipendenti e ha centri di ricerca in Canada, Francia e Stati Uniti. Fondata nel 2010 come DeepMind Technologies, viene acquisita da Google nel 2014.
Oggi il cancro al seno è la seconda principale causa di morte nelle donne, subito dopo il cancro ai polmoni per mortalità e prevalenza complessiva. La diagnosi precoce è la migliore difesa che la maggior parte delle persone ha nell’identificazione e nel trattamento della malattia. Tuttavia, anche se la mammografia è lo strumento più comune per la diagnosi, essa manca di un gran numero di casi. “Le mammografie sono molto efficaci, ma c’è ancora un problema significativo con i falsi negativi e i falsi positivi”, ha dichiarato a The Verge Shravya Shetty, un ricercatore di Google che è co-autore del lavoro.
Nello studio, finanziato da Google, i ricercatori hanno utilizzato mammografie anonime di oltre 25.000 donne nel Regno Unito e di 3.000 donne negli Stati Uniti. “Abbiamo cercato di seguire gli stessi principi che i radiologi potrebbero seguire”, dice Shetty. Secondo il post del blog di Google, il team ha dapprima addestrato l’IA a scansionare le immagini a raggi X, poi ha cercato segni di cancro al seno identificando i cambiamenti nel seno delle 28.000 donne. Poi hanno confrontato le ipotesi del computer con gli effettivi risultati medici delle donne.
Alla fine, sono stati in grado di ridurre i falsi negativi del 9,4% e di ridurre i falsi positivi del 5,7% per le donne negli Stati Uniti. Nel Regno Unito, dove due radiologi in genere controllano i risultati, il modello ha ridotto i falsi negativi del 2,7% e i falsi positivi dell’1,2%. “Il modello funziona meglio di un singolo radiologo sia nel Regno Unito che negli Stati Uniti”, dice Christopher Kelly, uno scienziato di Google che è stato co-autore del documento.
Il sistema non era perfetto. Mentre i ricercatori hanno scoperto che l’IA ha superato i medici nell’identificare il cancro al seno nella maggior parte dei casi, ci sono stati anche casi in cui i medici hanno segnalato il cancro in pazienti che il modello originariamente mancava. “A volte, tutti e sei i lettori americani hanno identificato un cancro che è sfuggito all’IA e viceversa”, racconta Mozziyar Etemadi, un ricercatore della Northwestern University e un altro coautore del giornale, al The Wall Street Journal.
I ricercatori hanno scoperto che l’IA ha superato i medici nell’identificare il cancro al seno nella maggior parte dei casi. Tuttavia, dice che si spera che il sistema possa essere utilizzato in ambito clinico. “Siamo molto entusiasti e incoraggiati da questi risultati”, dice Daniel Tse, un product manager di Google che è anche co-autore del documento. Dice a The Verge che il team sta attualmente lavorando per garantire che i risultati possano essere generalizzati tra le popolazioni. “Ovviamente c’è una certa sfumatura quando si mette questo nella pratica clinica”, aggiunge.
Google è stato attento a inquadrare questo progetto come un progetto che aiuterà i radiologi, non a sostituirli. “Ognuno di loro porta la propria forza, è complementare”, dice Shetty. “Ci sono un certo numero di casi in cui i radiologi prendono qualcosa che manca al modello, e viceversa. Riunire le due cose potrebbe rafforzare i risultati complessivi”.
Bisogna ancora determinare come utilizzare al meglio un sistema di IA per uso clinico nella mammografia. Tuttavia, un possibile scenario di questo tipo utilizza il sistema di IA come “second opinion” cioè un secondo parere indipendente per ogni mammografia, prendendo il posto del “secondo lettore” che è previsto nel sistema a “doppia lettura” del Regno Unito.
In questi esperimenti simulati, abbiamo dimostrato che un sistema a doppia lettura assistito dall’IA poteva ottenere prestazioni non inferiori a quelle del sistema britannico con solo il 12% dell’attuale carico di lavoro del secondo lettore.
Saranno ovviamente necessarie ulteriori ricerche, compresi studi clinici prospettici, per capire fino a che punto questa tecnologia possa essere utile ai programmi di screening del cancro al seno. Però la strada è oramai segnata.