L’intelligenza artificiale (IA) ha dimostrato di poter migliorare i tassi di rilevazione del cancro al seno fino al 18% durante gli screening mammografici. Questo risultato proviene dallo studio PRAIM, condotto da ricercatori dell’Università di Lubecca e dell’University Medical Center Schleswig-Holstein (UKSH) in Germania, nell’ambito del programma di screening mammografico tedesco, che annualmente coinvolge oltre 3 milioni di donne tra i 50 e i 75 anni.
Pubblicato su Nature Medicine, lo studio evidenzia che questo miglioramento non comporta un aumento dei falsi positivi né richieste di esami aggiuntivi non necessari. L’IA si pone come strumento utile per diminuire il carico di lavoro dei radiologi, mantenendo al contempo una qualità diagnostica elevata. Il PRAIM ha analizzato oltre 460.000 donne che hanno partecipato al programma di screening tra il 2021 e il 2023 in 12 sedi diverse in Germania. Circa la metà delle mammografie è stata esaminata tramite IA, mentre l’altra metà ha seguito la tradizionale doppia lettura da parte di radiologi.
Il ricercatore principale, Alexander Katalinic, ha spiegato che l’obiettivo iniziale era dimostrare che le valutazioni influenzate dall’IA fossero comparabili a quelle umane. Le scoperte hanno superato le aspettative: l’IA ha portato a un incremento significativo nella rilevazione del cancro al seno, identificando 6,7 casi ogni 1.000 donne, rispetto ai 5,7 casi per 1.000 dei metodi convenzionali. Ciò equivale a un caso aggiuntivo di cancro per ogni 1.000 donne esaminate, con tassi di richieste di follow-up rimasti sostanzialmente stabili (37,4 per 1.000 per IA contro 38,3 per le letture tradizionali).
Un’altra importante scoperta è che l’IA potrebbe migliorare l’efficienza nello screening del cancro al seno. Le simulazioni indicano che, escludendo i casi considerati normali dall’IA dalla revisione umana, il tasso di rilevazione rimarrebbe comunque superiore del 16,7%. In aggiunta, il numero di richiami superflui potrebbe essere ridotto del 15%. Poiché i radiologi in Germania analizzano attualmente 24 milioni di immagini all’anno, l’integrazione dell’IA potrebbe significativamente alleviare il loro carico. La ricerca futura si concentrerà sull’impatto a lungo termine dell’IA sulla prognosi e sulla sua integrazione nei flussi di lavoro clinici quotidiani.]
