Un nuovo studio guidato da ricercatori del Jonsson Comprehensive Cancer Center di UCLA Health suggerisce che l’intelligenza artificiale (IA) potrebbe aiutare a individuare i tumori al seno d’intervallo – quelli che si sviluppano tra gli screening di routine – prima che diventino più avanzati e difficili da trattare. Questo potrebbe portare a pratiche di screening migliori, trattamenti più tempestivi e risultati clinici più favorevoli.
Pubblicato sul Journal of the National Cancer Institute, lo studio ha rilevato che l’IA è stata in grado di identificare prima i tumori “visibili alla mammografia” ma non rilevati dai radiologi, oppure con segni molto lievi, spesso al di sotto della soglia visiva umana.
I ricercatori stimano che l’integrazione dell’IA nello screening potrebbe ridurre del 30% i tumori d’intervallo.
«Questo è importante perché questi tumori potrebbero essere individuati prima, quando sono più trattabili», ha detto la prof.ssa Tiffany Yu, radiologa e prima autrice dello studio. «Una diagnosi precoce può significare trattamenti meno aggressivi e migliori esiti per le pazienti».
Sebbene studi simili siano stati condotti in Europa, questo è tra i primi a esplorare l’uso dell’IA per i tumori d’intervallo negli Stati Uniti. Le pratiche di screening infatti differiscono: negli USA si usa la tomosintesi digitale (DBT, o mammografia 3D) con controlli annuali, mentre in Europa si utilizza la mammografia digitale (DM, 2D) con cadenza biennale o triennale.
Lo studio retrospettivo ha analizzato circa 185.000 mammografie eseguite tra il 2010 e il 2019, individuando 148 casi di tumore al seno d’intervallo. I radiologi hanno poi classificato i tumori secondo uno schema europeo in: errore di lettura, segni minimi-azionabili, segni minimi-non azionabili, tumore d’intervallo vero, occulto (invisibile) ed errore tecnico.
L’IA ha analizzato le mammografie iniziali, assegnando un punteggio da 1 a 10 per il rischio oncologico. Un punteggio pari o superiore a 8 indicava un possibile sospetto.
Principali risultati:
«Nonostante i risultati promettenti, abbiamo riscontrato anche limiti e imprecisioni da esplorare in contesti reali», ha dichiarato la prof.ssa Hannah Milch, coautrice dello studio. Ad esempio, sebbene l’IA abbia segnalato il 69% delle mammografie con tumori occulti, ha identificato correttamente la sede esatta del tumore solo nel 22% dei casi.
Serviranno studi prospettici più ampi per capire come integrare l’IA nella pratica clinica e come gestire i casi in cui segnala anomalie non visibili all’occhio umano, specialmente se con scarsa precisione localizzativa.
«Anche se l’IA non è perfetta e non dovrebbe operare da sola, può rappresentare un valido supporto per individuare i tumori più difficili da diagnosticare», ha aggiunto Yu. «L’obiettivo è fornire ai radiologi strumenti migliori e dare alle pazienti maggiori possibilità di diagnosi precoce, con impatto potenzialmente salvavita».
Fonte: Journal of the National Cancer Institute
https://academic.oup.com/jnci/advance-article/doi/10.1093/jnci/djaf103/8116029#google_vignette
