In Ungheria, diverse strutture ospedaliere impiegano software di AI per eseguire e analizzare migliaia di mammografie. Una sperimentazione che si sta diffondendo rapidamente anche in altri Paesi come Regno Unito e Finlandia
I numeri sono impressionanti: secondo i dati della Breast Cancer Research Foundation (BCRF), nel 2020, circa 2,3 milioni di donne nel mondo hanno ricevuto una diagnosi di tumore al seno e 685mila sono morte.
Cifre che rendono il tumore al seno la tipologia più comune nelle donne, sia nei Paesi avanzati sia in quelli in via di sviluppo. Basti pensare che, dal 2008, l’incidenza mondiale del cancro al seno è aumentata di oltre il 20% e la mortalità del 14%.
Un aiuto concreto alla diagnosi precoce e alle prime cure potrebbe però arrivare dalle nuove tecnologie: intelligenza artificiale e Big Data in primis.
In che modo?
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La lotta al tumore al seno sembra aver trovato un potente alleato.
A sorpresa, a fare da apripista in questo campo è l’Ungheria, dove, dal 2021, almeno cinque tra ospedali e cliniche stanno utilizzando software di intelligenza artificiale per eseguire e analizzare migliaia di mammografie ogni anno.
Una storia di successo che ha spinto altre strutture ospedaliere, nel Regno Unito e in Finlandia, a sperimentare la tecnologia.
A supportare l’efficacia dell’AI nella diagnosi pre-tumorale, uno studio, pubblicato lo scorso anno, che ha dimostrato che i software di intelligenza artificiale sono altrettanto, se non più, efficaci dei radiologi umani nell’identificare il cancro al seno in circa 250mila scansioni.
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La notizia non finisce qui. Infatti, l’AI sarebbe anche in grado di leggere le scansioni in modo complessivamente più rapido e accurato. Adottando queste tecnologie nel settore medico, sarà possibile ridurre il carico di lavoro dei radiologi, oltre ad avere a disposizione una mole di dati più articolati e dettagliati.
Nonostante il successo dei software di AI, è opinione comune che la tecnologia non sarà mai in grado di sostituire totalmente i medici. Un buon compromesso potrebbe essere, allora, quello di usare l’intelligenza artificiale per integrare le diagnosi. Ad esempio, uno o più medici potrebbero valutare le mammografie, mentre all’AI verrebbe affidato il compito di verificare i risultati complessivi.
Constance Lehman, Professoressa di Radiologia presso l’Harvard Medical School di Boston, però, si spinge oltre:
“L’intelligenza artificiale può potenzialmente funzionare meglio degli approcci tradizionali che impiegano la diagnosi assistita dai computer, perché non si limita ad analizzare quelle immagini che i radiologi hanno già identificato come sospette. Piuttosto, grazie al Machine Learning, potremmo ricavare informazioni dall’intero spettro di dati dell’immagine. Ci sono, infatti, segnali sottili che l’occhio umano e il cervello non sono in grado di rilevare, ed è proprio qui che l’intelligenza artificiale può fare la differenza.”
