L’AI di Google è un alleato nella diagnosi del cancro al seno

L’intelligenza artificiale di Google può essere preziosa nella diagnosi del cancro al seno. Un argomento complesso, che nella cronaca giornalistica superficiale rischia spesso di scivolare nel sensazionalismo o nell’annuncio dell’ennesimo miracolo. Il contributo di Google è però qualcosa di concreto e poggia su basi scientifiche: per due anni l’azienda ha lavorato con ricercatori statunitensi e con i britannici del Cancer Research UK Imperial Centre, della Northwestern University e del Royal Surrey County Hospital, per capire se l’AI possa migliorare le procedure di screening. La società britannica DeepMind, specializzata in intelligenza artificiale e appartenente al gruppo Alphabet, ha partecipato anch’essa al progetto.

Attualmente, secondo l’American Cancer Society, un caso di malattia su cinque non viene correttamente diagnosticato tramite mammografia, mentre per converso questa procedura può spesso generare un falso positivo (che si traduce poi in ulteriori esami, anche invasivi, e stress che potrebbero essere evitati). In collaborazione con i medici, gli informatici di Google hanno creato un modello di intelligenza artificiale che interpreta le immagini prodotte dai raggi X delle mammografie.

L’algoritmo di AI è stato allenato e tarato su un archivio di dati relativi alle mammografie eseguite da 76mila donne britanniche e da 15mila statunitensi. Il un secondo momento, il modello matematico è stato validato utilizzando un differente database, composto da immagini radiografiche di 15mila pazienti britanniche e tremila statunitensi. 

I risultati iniziali dello studio, pubblicati sulla rivista Nature, sono incoraggianti ma mostrano che la strada da percorrere è ancora lunga. Nei test di valutazione, il sistema ha prodotto meno falsi positivi rispetto alle interpretazioni delle mammografie eseguite dai medici: il 5,7% in meno sul campione statunitense, l’1,2% in meno su quello britannico. L’algoritmo sembra essere più efficace nel diagnosticare la malattia, dato che i falsi negativi si sono ridotti del 9,4% per il campione statunitense e del 2,7% per quello britannico. 

Va notato che nell’esprimere una diagnosi il modello matematico può contare solo sui dati dell’esame radiografico e non su tutto il contesto, l’età, la storia clinica della paziente e gli eventuali precedenti di tumori all’interno della famiglia. Ciononostante, la capacità diagnostica del modello si è rivelata migliore di quella umana per ciò che concerne le mammografie. “Guardando a future applicazioni”, scrive Google, “ci sono segnali promettenti del fatto che questo modello possa migliorare l’accuratezza e l’efficienza dei programmi di screening, nonché ridurre i tempi di attesa e lo stress per i pazienti”. Per affiancare l’AI all’esperienza e al sapere umano nella medicina ci vorranno però anni di ricerca, studi clinici di lungo periodo e anche nuove norme nel settore sanitario.