L’intelligenza artificiale di Google batte quella umana nella diagnosi del cancro al seno

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Il rettangolo giallo indica dove il sistema IA ha trovato un cancro nascosto nel tessuto del seno. Sei radiologi precedenti non sono riusciti a trovare il cancro nelle mammografie di routine. Fonte: Northwestern University

Una ricerca pubblicata nei giorni scorsi su Nature riporta i risultati di un modello di IA sviluppato da Google per la diagnosi del cancro al seno attraverso la scansione di mammografie digitali.

Il cancro al seno è la seconda principale causa di morte nelle donne. La diagnosi precoce è la migliore forma di prevenzione per l’identificazione e il trattamento della malattia. Le mammografie sono un esame diagnostico efficace, ma non consentono di identificare circa il 20 per cento dei tumori al seno e presentano inoltre un problema significativo con i falsi negativi e i falsi positivi.

La ricerca è stata svolta da Google e DeepMind in collaborazione con Cancer Research UK Imperial Centre, Northwestern University e Royal Surrey County Hospital, per valutare se l’intelligenza artificiale potesse aiutare i radiologi a individuare con maggiore precisione i segni del cancro al seno.

Il modello è stato addestrato e messo a punto su una serie di dati rappresentativi che comprendeva mammografie anonime di oltre 76.000 donne nel Regno Unito e di oltre 15.000 donne negli Stati Uniti. Il modello è stato poi valutato su una serie di dati anonimi di oltre 25.000 donne nel Regno Unito e di oltre 3.000 donne negli Stati Uniti. In questa valutazione, il sistema ha prodotto una riduzione del 5,7% dei falsi positivi negli Stati Uniti, e una riduzione del 1,2% nel Regno Unito.

I ricercatori hanno poi voluto capire se il modello poteva essere esteso ad altri sistemi sanitari. Hanno quindi addestrato il modello solo sui dati delle donne nel Regno Unito e poi lo hanno valutato sulla serie di dati delle donne negli Stati Uniti. In questo esperimento separato, c’è stata una riduzione del 3,5% dei falsi positivi e una riduzione del 8,1% dei falsi negativi, mostrando il potenziale del modello di generalizzare a nuovi contesti clinici, pur continuando ad operare ad un livello più preciso rispetto ai radiologi.

In particolare, nel prendere le sue decisioni, il modello ha ricevuto meno informazioni rispetto ai radiologi. Questi (in linea con la pratica di routine) hanno avuto accesso alle anamnesi dei pazienti e alle mammografie precedenti, mentre il modello ha elaborato solo la mammografia anonima più recente senza ulteriori informazioni. Nonostante l’utilizzo di queste sole immagini a raggi X, il modello ha superato i singoli radiologi nell’identificare con precisione il cancro al seno.

Il sistema non è tuttavia 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 che il modello non segnalava.

Google presenta questo modello come uno strumento per aiutare i radiologi, non per sostituirli. Ad oggi le capacità di entrambi sono complementari, ci sono un certo numero di casi in cui i radiologi attingono al modello, e viceversa. Integrare le due risorse potrebbe migliorare i risultati complessivi.

 

 

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