L’intelligenza artificiale (IA) non sostituisce i medici, ma affina il loro sguardo. Secondo uno studio pubblicato su Radiology, l’uso dell’IA durante la lettura delle mammografie migliora l’accuratezza diagnostica, agevolando i radiologi nel concentrarsi sulle aree sospette. Aumentano sia la capacità di individuare lesioni reali che l’efficienza del processo, grazie a segnali visivi che guidano l’attenzione e rafforzano le decisioni cliniche. Il team, guidato da Jessie Gommers del Radboud University Medical Center (Paesi Bassi), ha coinvolto 12 radiologi e 150 mammografie (75 con tumore, 75 senza). Grazie a un sistema di tracciamento oculare, sono stati monitorati i movimenti degli sguardi durante la lettura senza e con supporto IA. L’IA, certificata dagli enti FDA e CE, assegnava un punteggio da 1 a 100 a ciascuna zona sospetta
I risultati parlano chiaro: l’area sotto la curva ROC (AUC) passa da 0,93 (senza IA) a 0,97 (con IA), un miglioramento statisticamente significativo. Sensibilità e specificità restano simili, così come il tempo medio di lettura (circa 30 secondi). Tuttavia, sotto il profilo comportamentale, cambia ciò che conta: i radiologi trascorrono meno tempo sulle aree normali (copertura di 9,5% vs 11,1%) e più tempo su quelle con lesioni (5,4 vs 4,4 secondi).
Quando l’IA assegna un punteggio basso, rassicura il radiologo, che può confermare velocemente l’assenza di lesioni; al contrario, punteggi elevati stimolano una revisione più attenta . In questo modo, l’IA funge da guida visiva, contribuendo a un’interpretazione più mirata ed efficiente. Gli autori avvertono: l’affidamento eccessivo all’IA potrebbe influenzare le decisioni cliniche, per cui è fondamentale che i radiologi siano formati per leggere criticamente i suggerimenti . In corso di svolgimento ulteriori studi per definire il miglior momento di accesso all’IA (inizio o su richiesta) e per identificare situazioni in cui l’IA è più incerta.
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