Le recenti innovazioni nella mammografia, arricchite dall'uso dell'intelligenza artificiale (IA), promettono una rivoluzione nel modo in cui il cancro al seno viene diagnosticato e gestito. L'integrazione dell'IA nel processo di screening mammografico non solo ha il potenziale per migliorare l'accuratezza della diagnosi ma offre anche la possibilità di rendere il processo più efficiente, riducendo il carico di lavoro dei radiologi e migliorando i tempi di lettura delle mammografie.
Uno degli strumenti di IA più promettenti in questo campo è MammoScreen, che analizza le mammografie digitali in 2D per identificare le aree sospette di cancro. Il sistema valuta un set completo di quattro viste di una mammografia e fornisce posizioni nell'immagine con un punteggio di sospetto correlato. In uno studio, è stato dimostrato che l'uso di MammoScreen migliora leggermente la sensibilità media alla rilevazione del cancro, riducendo al contempo il tasso di falsi negativi. Questo strumento è stato autorizzato dalla FDA per l'uso clinico, segnando un passo significativo verso l'integrazione dell'IA nella pratica radiologica quotidiana.
In un altro studio condotto da NYU Langone Health, è stato creato un ampio set di dati di oltre 229.426 esami di mammografia digitale di screening e 1.001.093 immagini per addestrare il loro strumento di IA. La rete neurale è stata programmata per analizzare le immagini per cui la diagnosi di cancro era già stata determinata, con l'obiettivo di misurare l'accuratezza della previsione dell'IA. L'approccio unico dello studio ha permesso all'IA di identificare autonomamente le caratteristiche dell'immagine che aumentano l'accuratezza della previsione, potenzialmente identificando anche cambiamenti nel tessuto mammario che non sono ancora cancerosi ma potrebbero diventarlo.
Inoltre, un sistema di IA sviluppato sempre da NYU Langone Health ha dimostrato un tasso di accuratezza del 90% nella differenziazione tra tessuto normale e sospetto, superando la media generale del 80% raggiunta dai radiologi. Questo strumento di IA non solo accelera la lettura delle immagini ma si è rivelato anche più accurato dei radiologi da soli, evidenziando il potenziale dell'IA come "assistente" efficace nella diagnosi del cancro al seno.
La sicurezza dello screening mammografico supportato dall'IA è stata anche oggetto di uno studio condotto dall'Università di Lund, che ha evidenziato come l'IA possa offrire un'alternativa sicura alla tradizionale doppia lettura da parte dei radiologi, aprendo la strada a nuove metodologie di screening che integrano l'intelligenza artificiale.
Questi sviluppi indicano un avvicinamento verso un'era in cui l'IA non solo assiste i radiologi nel migliorare l'accuratezza e l'efficienza della diagnosi del cancro al seno ma promette anche di rendere lo screening mammografico più accessibile e meno oneroso per i sistemi sanitari. L'adozione graduale dell'IA, simile all'introduzione delle automobili autonome, richiede tempo, costruzione della fiducia e miglioramenti continui, ma con un chiaro focus sulla sicurezza e sull'efficacia. La collaborazione tra esperti di dati, radiologi e oncologi è fondamentale per ottimizzare l'uso dell'IA nello screening del cancro al seno, con l'obiettivo finale di salvare più vite attraverso la rilevazione precoce e accurata.