L’intelligenza artificiale (AI) ha migliorato i tassi di rilevamento di tumori della mammella di quasi il 18% nell’ambito del programma di screening mammografico (Mammographie-Screeningprogramm – MSP) federale organizzato in Germania senza causare anche un aumento dei falsi positivi o degli esami di follow-up non necessari. I risultati dello studio PRAIM, pubblicati sulla rivista Nature Medicine, evidenziano anche il potenziale dell’IA nel ridurre il carico di lavoro dei radiologi senza compromettere la qualità diagnostica.
I ricercatori dell’Università di Lubecca e dell’University Medical Center Schleswig-Holstein (UKSH) Campus Luebeck, in collaborazione con l’azienda Vara, hanno valutato i dati di oltre 460.000 donne che hanno partecipato all’MSP tra il 2021 e il 2023 in 12 centri clinici in Germania. Circa la metà delle mammografie è stata analizzata con l’IA, mentre l’altra metà è stata valutata con la tradizionale doppia lettura da parte di radiologi. “Il nostro obiettivo iniziale era dimostrare che le valutazioni basate sull’intelligenza artificiale sono equivalenti a quelle umane”, ha spiegato Alexander Katalinic, direttore dell’Institute of Social Medicine and Epidemiology dell’Università di Lubecca e dell’UKSH, Campus Luebeck. “Tuttavia, i risultati hanno superato le nostre aspettative: L’IA migliora significativamente i tassi di individuazione di tumori della mammella”.
Lo studio ha rivelato che l’intelligenza artificiale ha identificato 6,7 casi di tumore della mammella ogni 1.000 donne sottoposte a screening, rispetto ai 5,7 casi ogni 1.000 rilevati con i metodi tradizionali. Ciò equivale a un caso di cancro in più individuato ogni 1.000 donne sottoposte a screening. È importante notare che il tasso di donne inviate per ulteriori test è rimasto stabile, con 37,4 per 1.000 per le valutazioni AI rispetto a 38,3 per 1.000 per le doppie letture tradizionali. Stefan Bunk, Chief Technology Officer di Vara, ha sottolineato l’importanza globale di questi risultati: “Lo studio PRAIM evidenzia l’immenso potenziale dell’IA per migliorare i programmi di screening in tutto il mondo. Questa evidenza eleverà a un nuovo livello le discussioni sull’integrazione dell’IA nei sistemi sanitari”.
Un altro risultato chiave dello studio è il potenziale dell’IA per migliorare l’efficienza degli screening mammografici. Le simulazioni suggeriscono che se tutti i casi segnalati come normali dall’IA non venissero esaminati da lettori umani, il tasso di rilevamento sarebbe comunque superiore del 16,7%. Inoltre, il numero di richiami non necessari potrebbe essere ridotto del 15%. Dato che i radiologi in Germania analizzano attualmente 24 milioni di immagini singole all’anno, l’implementazione dell’IA potrebbe alleggerire significativamente il loro carico di lavoro. “Speriamo che i tassi di rilevamento più elevati consentiti dall’IA migliorino gli esiti per le donne affette da tumore della mammella. Questo sarà l’obiettivo delle indagini future”, ha dichiarato Katalinic.
Lo studio PRAIM rappresenta un significativo passo avanti nell’integrazione dell’IA nella pratica clinica. I suoi risultati sottolineano il potenziale di trasformazione dell’IA per migliorare la diagnosi dei tumori, migliorare l’efficienza e, in ultima analisi, contribuire a migliorare i risultati per i pazienti. La ricerca futura si concentrerà sulla valutazione dell’impatto a lungo termine dell’IA sulla prognosi dei pazienti e sulla sua integrazione nei flussi di lavoro clinici di routine.
