La mammografia guidata dall’intelligenza artificiale riduce il carico di lavoro del 33% e aumenta il rilevamento del cancro al seno

In un recente studio pubblicato su Radiology, ricercatori provenienti da Danimarca e Paesi Bassi hanno condotto un'analisi retrospettiva sull'efficacia dello screening e sull'onere complessivo dello screening mammografico prima e dopo l'introduzione dei sistemi di intelligenza artificiale (AI).

Lo screening mammografico regolare per il cancro al seno riduce significativamente la mortalità dovuta alla malattia. Tuttavia, lo screening mammografico di massa aumenta il carico di lavoro dei radiologi che devono esaminare molte mammografie, la maggior parte delle quali non contengono lesioni sospette.

Inoltre, il doppio screening, utilizzato per ridurre i falsi positivi e migliorare il rilevamento, aumenta ulteriormente il carico di lavoro dei radiologi. La mancanza di radiologi specializzati in grado di leggere le mammografie aggrava questa situazione.

Studi recenti hanno esplorato ampiamente l'uso dell'intelligenza artificiale per analizzare in modo efficace i referti radiologici mantenendo elevati standard di screening. Si ritiene che l'approccio combinato, in cui l'intelligenza artificiale aiuta i radiologi a evidenziare le mammografie con lesioni segnalate, riduca il carico di lavoro dei radiologi mantenendo la sensibilità dello screening.

L'attuale studio ha utilizzato misure preliminari delle prestazioni di due coorti di donne sottoposte a screening mammografico nell'ambito del programma nazionale danese di screening del cancro al seno per confrontare il cambiamento nel carico di lavoro e nelle prestazioni dello screening dopo l'introduzione degli strumenti di intelligenza artificiale.

Il programma invitava le donne di età compresa tra 50 e 69 anni a sottoporsi a screening ogni due anni fino all'età di 79 anni. Le donne con marcatori che indicavano un aumento del rischio di cancro al seno, come i geni BRCA, sono state sottoposte a screening utilizzando diversi protocolli.

I ricercatori hanno utilizzato due gruppi di donne: uno sottoposto a screening prima e uno dopo l'introduzione del sistema di intelligenza artificiale. Nell'analisi sono state incluse solo le donne di età inferiore a 70 anni per escludere quelle nel sottogruppo ad alto rischio.

Tutti i partecipanti sono stati sottoposti a protocolli standard utilizzando mammografie digitali con viste oblique craniocaudali e mediolaterali. Tutti i casi positivi in questo studio sono stati identificati mediante screening per carcinoma duttale o cancro invasivo, confermati mediante agobiopsia. Dal registro sanitario nazionale sono stati ottenuti anche dati su rapporti patologici, dimensioni delle lesioni, coinvolgimento dei linfonodi e diagnosi.

Il sistema di intelligenza artificiale utilizzato per analizzare le mammografie è stato addestrato utilizzando modelli di deep learning per rilevare, evidenziare e valutare eventuali calcificazioni o lesioni sospette su una mammografia. L'intelligenza artificiale ha quindi classificato gli screening su una scala da 1 a 10, indicando la probabilità di cancro al seno.

Un team di radiologi per lo più esperti ha esaminato le mammografie per entrambe le coorti. Prima dell'implementazione del sistema AI, ogni screening veniva esaminato da due radiologi e al paziente veniva consigliato l'esame clinico e l'agobiopsia solo se entrambi i radiologi ritenevano che lo screening richiedesse un'ulteriore valutazione.

Dopo aver implementato il sistema di intelligenza artificiale, le mammografie con un punteggio inferiore o uguale a 5 sono state esaminate da un radiologo esperto, sapendo che avevano ricevuto una sola lettura. Quelli che richiedevano ulteriori esami sono stati discussi con un secondo radiologo.

Lo studio ha rilevato che l'implementazione del sistema di intelligenza artificiale ha ridotto significativamente il carico di lavoro dei radiologi che analizzano le mammografie come parte dello screening di massa del cancro al seno, migliorando al tempo stesso l'efficienza dello screening.

La coorte sottoposta a screening prima dell'implementazione del sistema di intelligenza artificiale era composta da oltre 60.000 donne, mentre la coorte sottoposta a screening utilizzando l'intelligenza artificiale era composta da circa 58.000 donne. Lo screening con l'IA ha comportato un aumento delle diagnosi di cancro al seno (0,70% pre-AI contro 0,82% con AI) riducendo al contempo il numero di falsi positivi (2,39% contro 1,63%).

Lo screening basato sull'intelligenza artificiale aveva un valore predittivo positivo più elevato e la percentuale di tumori invasivi era inferiore con i metodi basati sull'intelligenza artificiale. Sebbene la percentuale di tumori con linfonodi negativi non sia cambiata, altre misure di prestazione hanno mostrato che lo screening basato sull’intelligenza artificiale ha migliorato significativamente i risultati. Anche il carico di lettura è diminuito del 33,5%.

Lo studio ha quindi valutato l'efficacia di un sistema di screening basato sull'intelligenza artificiale nel ridurre il carico di lavoro dei radiologi e nel migliorare i tassi di screening delle mammografie come parte dello screening di massa del cancro al seno in Danimarca.

I risultati hanno mostrato che il sistema basato sull'intelligenza artificiale ha ridotto significativamente il carico di lavoro dei radiologi migliorando al tempo stesso i tassi di screening, come evidenziato da un aumento significativo delle diagnosi di cancro al seno e da una significativa riduzione dei falsi positivi.