L’esame strumentale ai raggi X è lo strumento clinico d’elezione per la diagnosi di numerose patologie tumorali. La lettura dei risultati è tuttavia un processo difficoltoso anche per i clinici più esperti, e può spesso risultati falsi positivi (= diagnosi erronea di malattia) e falsi negativi (= potenziale malattia non identificata); questi errori possono causare ritardi o mancanze nell’identificazione di uno sviluppo patologico, con seri rischi per la salute dei pazienti.
Google ha lavorato per poter applicare l’intelligenza artificiale nella diagnosi di una specifica patologia, il tumore al seno; con un post sul blog ufficiale dell’azienda, Shravya Shetty e Daniel Tse (rispettivamente Technical Lead e Product Manager di Google Health) hanno annunciato la pubblicazione sulla rivista Nature dei risultati preliminari di uno studio, condotto negli ultimi due anni in collaborazione con istituti medici britannici e americani, volto ad indagare la capacità degli algoritmi di intelligenza artificiale di analizzare gli esami mammografici per individuare potenziali anomalie patologiche nelle pazienti.
Il sistema di intelligenza artificiale è stato affinato facendo analizzare oltre 100.000 esami mammografici ai raggi X, per poi passare in rassegna 25.000 mammografie anonime provenienti da pazienti statunitensi e 3.000 da pazienti britanniche, confrontando le valutazioni ottenute dal sistema con quelle dei medici. La comparazione delle valutazioni ha evidenziato una diminuzione dei falsi positivi del 5,7% e dei falsi negativi del 9,4% per le pazienti statunitensi; per le pazienti britanniche, la riduzione registrata è stata dell’1,2% per i falsi positivi e del 2,7% per i falsi negativi. Confortati dalla bontà dei risultati, il gruppo di studio ha applicato gli stessi modelli predittivi sviluppati in Regno Unito ad altri sistemi sanitari statunitensi, riscontrando una riduzione del 3,5% dei falsi positivi e dell’8,1% dei falsi negativi.
I risultati, che si affiancano a quelli raggiunti da IBM nella diagnosi del tumore al seno, mostrano applicazioni incoraggianti dell’intelligenza artificiale nel campo della diagnostica clinica, potendo fornire al medici strumenti sempre più accurati per la prevenzione e la cura di patologie potenzialmente fatali.
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