Un traguardo storico per la diagnostica oncologica. I risultati finali del trial MASAI (Mammography Screening with Artificial Intelligence), pubblicati di recente sulla prestigiosa rivista medica The Lancet, confermano con solidità scientifica ciò che molti speravano: l’intelligenza artificiale applicata allo screening mammografico non solo è sicura, ma supera le prestazioni della tradizionale doppia lettura umana su un indicatore cruciale – i cosiddetti “tumori intervallo”.
Cosa sono i tumori intervallo e perché contano
I tumori intervallo sono quei tumori al seno diagnosticati tra due sessioni di screening, perché non rilevati all’esame precedente. Sono un indice fondamentale dell’efficacia di un programma di screening: più sono frequenti, peggiore è la qualità del sistema. Spesso si tratta di tumori più aggressivi o avanzati rispetto a quelli individuati durante lo screening di routine, il che li rende più difficili da trattare. Ridurre il tasso di tumori intervallo significa, in ultima analisi, salvare più vite.
Lo studio: 106.000 donne, quattro anni di osservazione
Tra l’aprile 2021 e il dicembre 2022, oltre 105.000 donne eleggibili allo screening mammografico sono state randomizzate in due gruppi: 53.043 assegnate alla mammografia con supporto IA e 52.872 alla doppia lettura standard da parte di radiologi senza IA.
Nel gruppo IA, un sistema specializzato analizzava le mammografie e suddivideva i casi a basso rischio per la lettura singola e quelli ad alto rischio per la doppia lettura da parte dei radiologi. L’IA veniva inoltre utilizzata come supporto alla rilevazione, evidenziando i reperti sospetti nelle immagini. Il sistema – Transpara di ScreenPoint Medical – è stato addestrato, validato e testato su oltre 200 mila esami provenienti da più istituzioni in oltre dieci Paesi.
I risultati: meno tumori mancati, meno tumori aggressivi
I dati parlano chiaro. Nel complesso, con lo screening supportato da IA si sono registrati il 12% in meno di tumori intervallo rispetto allo screening standard: 82 contro 93.
Ma la differenza più significativa riguarda la qualità di quei tumori comunque sfuggiti. Descrittivamente, nel gruppo IA si sono osservati il 16% in meno di tumori intervallo invasivi, il 21% in meno di tumori di grandi dimensioni (T2+) e il 27% in meno di tumori di sottotipo non-luminale A – ossia le forme biologicamente più aggressive, quelle che si associano alle prognosi peggiori.
Sul fronte della sensibilità, la sensibilità era del 6,7% più alta nel gruppo IA rispetto al gruppo di controllo – 80,5% contro 73,8% – a parità di specificità (98,5%).
Meno lavoro per i radiologi, stessa qualità per le pazienti
Uno degli aspetti più rilevanti per i sistemi sanitari è l’impatto sul carico di lavoro. L’uso dell’IA ha portato a una riduzione del 44,3% del carico di lavoro dei radiologi. Un dato che, in un contesto di crescente carenza di specialisti, non è di poco conto.
Per la donna che partecipa allo screening non cambia nulla: l’esame mammografico si svolge come di consueto. È il percorso successivo – la lettura, l’analisi, la prioritizzazione – a essere radicalmente ottimizzato.
“Un risultato che giustifica l’implementazione clinica”
“Il nostro studio è il primo trial randomizzato controllato che indaga l’uso dell’IA nello screening del tumore al seno e il più grande in assoluto sull’IA nello screening oncologico in generale. Dimostra che lo screening supportato da IA migliora la rilevazione precoce dei tumori clinicamente rilevanti, il che ha portato a meno tumori aggressivi o avanzati diagnosticati tra uno screening e l’altro”, ha dichiarato Kristina Lång, professoressa associata di radiologia diagnostica all’Università di Lund e responsabile dello studio.
Il primo autore dello studio, Jessie Gommers, dottorando presso il Centro Medico Universitario Radboud nei Paesi Bassi, ha precisato: “Il nostro studio non supporta la sostituzione dei professionisti sanitari con l’IA, poiché lo screening mammografico supportato da IA richiede ancora almeno un radiologo umano. Tuttavia, i nostri risultati giustificano potenzialmente l’uso dell’IA per alleggerire la pressione sostanziale sui carichi di lavoro dei radiologi, consentendo a questi esperti di concentrarsi su altri compiti clinici, il che potrebbe ridurre i tempi di attesa per i pazienti”.
Verso l’implementazione su larga scala
Molte regioni della Svezia hanno già iniziato a implementare lo screening mammografico con supporto IA, e altre si prevede che si uniranno. Secondo Lång, la transizione è tecnicamente semplice: “È una soglia abbastanza bassa per iniziare; in linea di principio si tratta semplicemente di integrare un software IA nei sistemi IT esistenti”.
L’impatto si preannuncia globale. “Poiché il metodo è semplice ed efficace e possiamo ora dimostrare buoni risultati, avrà probabilmente un impatto internazionale generale nei Paesi che utilizzano lo screening mammografico”, conclude la ricercatrice.