Di Francesco Cava:
Il tumore della mammella è la neoplasia più diffusa nel nostro paese con oltre 55.000 casi ogni anno. Uno degli strumenti migliori per aumentare l’efficacia delle cure contro questa patologia è rappresentato dalla possibilità di diagnosi sempre più tempestive e precise. In Italia una donna su otto nel corso della propria vita si ammala di tumore alla mammella e l’arma più potente per arrivare in tempo utile alla diagnosi della malattia è la prevenzione attraverso lo screening mammografico. Una mammografia correttamente condotta permette di individuare lesioni molto piccole, prima ancora che queste siano palpabili dalla donna.
L’attendibilità di queste indagini dipende dall’esperienza del radiologo che effettua l’esame: l’Osservatorio nazionale screening stima che ogni anno vi siano circa il 20 per cento di falsi positivi a causa di anomalie scambiate come lesioni cancerose.
Un notevole contributo a questo esame arriva oggi dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale (I.A.) che potrebbe rivelarsi una valida alleata nello screening mammografico per il tumore al seno, permettendo di identificare eventuali tumori con la stessa accuratezza della lettura standard fatta dai radiologi.
L’I.A. come supporto al lavoro del radiologo ne minimizza l’eventuale errore: il suo software attraverso un algoritmo viene allenato a individuare determinate particolarità, come possono essere quelle delle lesioni tumorali della mammella. In pratica la macchina confronta l’immagine osservata con quelle raccolte in tante altre pazienti, individuando le eventuali caratteristiche simili a lesioni cancerose precedentemente osservate in donne con cancro alla mammella.
Pur nei suoi attuali limiti l’Intelligenza artificiale può aiutarci a rendere un servizio più efficiente e più equo laddove vi siano lacune degli operatori, vuoi per mancanza di esperienza o per variabili tipicamente umane come la stanchezza, di cui i software non risentono.
L’intelligenza artificiale inoltre ha il potenziale per migliorare l’accesso alla diagnostica senologica in aree remote e carenti di servizi di screening, non dimenticando però che essa non sostituisce le competenze umane, ma piuttosto le integra. Informazioni come l’età della paziente o una familiarità per il tumore al seno permettono di valutare meglio le singole situazioni, cosa che i software non possono fare.
I sistemi di I.A., inoltre, ad oggi mancano della capacità di trascurare selettivamente i dettagli insignificanti, una peculiarità questa caratteristica della più affascinante competenza dell’uomo.
Quindi migliori risultati si potranno avere dall’interazione del lavoro umano con la macchina, in un sistema di collaborazione dove l’esperienza del clinico è ancora un fattore determinante.
Una considerazione finale.
L’intelligenza artificiale viene sempre più utilizzata in contesti medici, ma nei suoi riguardi vi sono alcuni aspetti che determinano perplessità, tra i quali ritroviamo:
- una forte preoccupazione su come gli algoritmi vengono definiti e convalidati;
- una potenziale dose di pregiudizi che le persone attuano nelle valutazioni di fatti e avvenimenti che spingono a ricercare una propria visione soggettiva, che non sempre corrisponde fedelmente alla realtà.
Secondo il Wall Street Journal “mentre l’uso dell’I.A. diventa sempre più diffuso, le aziende stanno ancora lottando per affrontare i pregiudizi pervasivi”.
In tale contesto l’Unione Europea sta pianificando una regolamentazione rigorosa sull’uso dell’I.A. e l’EMA, l’Agenzia Europea per i Medicinali, sta lavorando per valutare i rischi e i benefici della tecnologia per lo sviluppo dei farmaci.
