Una macchina per la mammografia (Foto: Bartosz Wardziak/Alamy/Olycom)
Un team di ricercatori ha sviluppato un sofware per la diagnosi del tumore al seno, che è in grado di incrociare i risultati di una mammografia con la storia medica della paziente, fornendo un responso accurato in tempi molto rapidi. Il programma si muove nell'ambito del cosiddetto apprendimento automatico, ovvero quella branca dell'intelligenza artificiale (IA) che consente alle macchine di riconoscere in autonomia modelli complessi e di prendere decisioni sulla base dei dati "osservati".
DOTTORE VIRTUALE
Il sistema messo a punto da Stephen Wong e colleghi, presso il centro di ricerca dello Houston Methodist Hospital, è pensato soprattutto per aiutare i medici a riconoscere i falsi positivi (in pratica un allarme fasullo) o chiarire gli screening dagli esiti più incerti. "Questo sofware intelligente esamina milioni di dati in un breve lasso di tempo", spiega Wong, "e in base ai risultati della mammografia consente di valutare il rischio di cancro al seno in modo più efficiente".
METODO DI PREVENZIONE
La mammografia è uno strumento essenziale per la diagnosi precoce del tumore al seno. In Italia lo screening è consigliato con cadenza biennale una volta superati i 50 anni, ma negli USA l'Amercan Cancer Society ne suggerisce l'utilità già dai 45 anni, anche per le donne che non hanno familiarità.
DIAGNOSI NON SEMPRE CERTA
Il punto però, dicono i ricercatori dello Houston Methodist, è che proprio negli Stati Uniti il 50% dei test restituisce in prima battuta un falso positivo. Detto in altro modo, a una donna su due viene diagnosticato erroneamente un cancro al seno che in realtà non c'è. Inoltre esiste una "zona grigia" fatta di risultati incerti, che devono essere supportati da ulteriori accertamenti. Secondo Stephen Wong, il programma automatico consentirebbe di risolvere gran parte di questi problemi, evitando tra l'altro un numero elevato di biopsie superflue (negli USA circa il 20%).
PREMESSE INCORAGGIANTI
Gli scienziati hanno testato l'IA dandole in pasto le mammografie e le cartelle mediche di 500 pazienti, i cui quadri sanitari erano stati già accertati in passato. Nel corso dell'esperimento il software ha dimostrato di essere parecchio affidabile, restituendo un giudizio clinico corretto nel 99% dei casi analizzati. Nel giro di poche ore è stato inoltre capace estrapolare le informazioni necessarie per riconoscere l'esatto sottotipo di tumore. La stessa analisi, dice Wong, avrebbe richiesto a un medico più di 500 ore di lavoro.
Nonostante sia ancora presto per ipotizzare un'applicazione dell'IA nel "mondo reale", i risultati preliminari dello studio fanno ben sperare per il futuro. Tutti i dettagli sono consultabili sulla rivista Cancer.