L'Intelligenza Artificiale batte l'uomo nella diagnosi di cancro al seno

Innovazione

Meno falsi positivi e meno casi di tumori sfuggiti alla diagnosi. Le performance di un nuovo sistema di intelligenza artificiale sviluppato da Google Health superano quelle umane nell’interpretazione di una mammografia. L’algoritmo messo alla prova di fronte alle scansioni di esami di routine di migliaia di donne ha dimostrato una maggiore accuratezza nell'individuare la presenza di un tumore al seno rispetto all’occhio umano. Lo studio è stato pubblicato su Nature il 1° gennaio del 2020 e la data di pubblicazione è significativa. Potrebbe infatti aprirsi una nuova era nella diagnosi del carcinoma mammario in cui oncologi e i radiologi potrebbero essere affiancati da un computer per ridurre al minimo le possibilità di errore.

Il nuovo sistema diagnostico non è infallibile e non può sostituire del tutto l’uomo, ma ascoltare la sua “opinione” può abbassare significativamente il rischio di falsi positivi e di falsi negativi.

Secondo le stime dell’American Cancer Society ai medici in carne e ossa sfugge circa il 20 per cento dei tumori. D’altra parte circa la metà delle donne negli Stati Uniti riceve una diagnosi di cancro che poi si rivela errata.

Per insegnare all’algoritmo a interpretare nel modo corretto una mammografia, i ricercatori hanno caricato nel sistema circa 91mila immagini di seni di donne con una diagnosi certificata. In questo modo la macchina ha imparato a distinguere le macchie sospette da quelle innocue. L’abilità diagnostica dell’algoritmo è stata poi testata in un contesto reale e messa a confronto con quella degli esseri umani.

L’indagine è stata condotta su migliaia di donne degli Usa e del Regno Unito. Ebbene, tra le donne americane che si sottopongono a una mammografia una volta all’anno, l’intelligenza artificiale ha registrato il 6 per cento in meno di falsi positivi rispetto alle diagnosi effettuate da un occhio umano e il 9 per cento in meno di falsi negativi. Tra le donne inglesi, invitate a controllarsi una volta ogni tre anni, la macchina ha ottenuto l’1 per cento in meno di falsi positivi e il 3 per cento in meno di falsi negativi rispetto a quanto generalmente avviene con le diagnosi tradizionali.

L’immagine mostra due casi in cui il sistema di intelligenza artificiale ha corretto l’uomo. In entrambi i casi i piccoli tumori (cerchiati in giallo) sono sfuggiti a sei radiologi ma non all’AI.
Per avere ulteriori conferme delle capacità diagnostica dell’algoritmo, i ricercatori hanno organizzato una sfida testa a testa tra la macchina e sei esperti umani che consisteva nel fornire la corretta interpretazione di 500 immagini di mammografie. Ancora una volta il computer ha battuto l’uomo riuscendo persino a individuare un tumore che era sfuggito a tutti e sei i “concorrenti” umani.

In epidemiologia l’efficacia di un test viene valutata secondo il doppio parametro della sensibilità e della specificità. Un esame diagnostico ha un’elevata sensibilità quando riesce a individuare correttamente i casi patologici (una persona malata risulta malata, c’è un basso numero di falsi negativi) e un’elevata specificità quando è capace di riconoscere i casi non patologici (una persona sana non risulta malata, c’è un basso numero di falsi positivi). Ebbene, il sistema di intelligenza artificiale sviluppato da Google Health grazie alla sua tecnologia DeepMind si è dimostrato superiore all’uomo sia in sensibilità che in specificità.

Resta però un problema: già oggi la mammografia è oggetto di dibattito a causa della possibilità che induca a sottoporre a procedure mediche potenzialmente inutili (ma portatrici di rischi) donne che non ne avrebbero alcun bisogno. È la cosiddetta sovradiagnosi, cioé la possiblità che l'esame individui tumori che non avrebbero alcun impatto sulla salute (magari perché a crescita lentissima) ma che innesca tutto l'iter medico necessario una volta che ci si trova di fronte a un tumore. Cosa avverrà quando l'Intelligenza Artificiale sarà in grado di individuare tumori ancor più piccoli rispetto a quelli che oggi vedono i medici?