Intelligenza artificiale

Siamo esseri umani e come tali possiamo commettere degli errori. Nel campo della medicina ed in particolare dell’oncologia tali errori posso derivare da una non adeguata interpretazione dei dati clinici. Sembrerebbe però secondo uno studio pubblicato su Nature che l’intelligenza artificiale possa identificare con maggiore tempestività e precisione le lesioni del cancro al seno nelle mammografie meglio dell’occhio umano.

Lo studio è recentissimo. Infatti è stato pubblicato il 1° Gennaio 2020 su Nature.

Purtroppo ad oggi il cancro al seno è la più frequente neoplasia tra le donne e ne colpisce più di 2 milioni ogni anno. In Italia sono circa 53.000 i nuovi casi registrati nel solo 2019. Questi numeri sono non solo rilevanti ma in aumento.

Pertanto per riuscire a migliorare la prognosi della malattia è di fondamentale importanza identificare il problema quanto più precocemente possibile.

 

Che cos’è la mammografia?

La mammografia è un esame di screening valido ed utile nell’identificazione del cancro al seno o di sue lesioni. Nonostante questo i tassi di sopravvivenza sono paragonabili tra le donne che si sottopongono a tale esame e le donne che non lo hanno mai effettuato.

Una delle cause di tali risultati risiede proprio nella non sempre corretta e facile lettura delle mammografie. Da ciò è nata la costante ricerca di sistemi che fossero in grado in migliorare l’interpretazione delle mammografie.

I ricercatori della divisione Deep Mind di Google hanno addestrato un modello di intelligenza artificiale per identificare il cancro al seno.

Tale sistema identificherebbe il cancro al seno grazie a migliaia di immagini di mammografie analizzate. Successivamente il team di ricercatori ha testato le capacità di questo sistema su due set di dati.

Come è stato condotto lo studio?

Il modello di AI ha analizzato dati provenienti da mammografie di più di 76.000 donne inglesi e più di 15.000 americane.

Il sistema creato dal team di ricercatori della Deep Mind di Google è in realtà un insieme di tre modelli di deep learning. Quest’ultimo è una forma di apprendimento automatico che si basa su reti neurali artificiali che lavorano a più livelli in modo da elaborare l’informazione in maniera completa.

Ognuno dei tre modelli opera ad un distinto livello di analisi. La somma di ciascun livello permette di ottenere il risultato finale.

Inizialmente il sistema ha lavorato su un campionario ampio. Successivamente per valutarne efficacia ed accuratezza l’analisi ha coinvolto una mole di dati più ristretta paragonando i dati della macchina con quelli dell’occhio umano.

 

Intelligenza artificiale vs mammografia

Nonostante alcune incongruenze rilevate durante l’analisi dei dati eseguita dal sistema e dall’occhio umano nella valutazione complessiva dell’algoritmo i dati ottenuti sono significativi.

Infatti l’algoritmo ha favorito una riduzione del 5.7% dei falsi positivi negli USA e una riduzione dell’1.2% nel Regno Unito.

Tale sistema rappresenta sicuramente una straordinaria innovazione nel campo della medicina ma ovviamente non è un sistema infallibile.

Sicuramente serviranno ulteriori studi per riuscire a capire fino a che punto questa prodigiosa tecnologia può essere davvero utile per i pazienti oncologici e non.