Screening mammografico, l’AI riduce i tumori “mancati” e alleggerisce il lavoro dei radiologi

In prevenzione, la capacità di individuare un tumore il prima possibile è un elemento decisivo. I risultati finali del trial MASAI indicano che l’intelligenza artificiale può contribuire a rendere lo screening mammografico più efficace, riducendo i tumori diagnosticati tra un controllo e l’altro, aumentando le diagnosi in fase precoce e alleggerendo il carico di lavoro dei radiologi. Per le donne sottoposte all’esame non cambia nulla: la mammografia si svolge come sempre. Il supporto dell’IA interviene nella fase successiva, quando le immagini vengono analizzate, con l’obiettivo di migliorare l’organizzazione del lavoro e la capacità di individuare lesioni sospette.

Il trial MASAI: oltre 100mila donne e una domanda chiave

Lo studio si chiama MASAI (Mammography Screening with Artificial Intelligence) ed è stato condotto in Svezia, coinvolgendo più di 106mila donne tra aprile 2021 e dicembre 2022 in quattro centri di screening. Le partecipanti sono state assegnate in modo casuale a due gruppi: uno sottoposto a screening mammografico tradizionale, con doppia lettura da parte di radiologi, e uno in cui la lettura era supportata da un sistema di intelligenza artificiale specializzato. “Il nostro studio è il primo trial randomizzato controllato che indaga l’uso dell’IA nello screening del cancro al seno ed è il più grande finora anche nell’ambito dello screening oncologico in generale”, spiega Kristina Lång, dell’Università di Lund, autrice principale della ricerca.

Meno tumori di intervallo: il dato che pesa di più

Il risultato più rilevante riguarda proprio i tumori diagnosticati tra un controllo e il successivo. Durante i due anni di follow-up, nel gruppo supportato dall’intelligenza artificiale si sono verificati 82 tumori di intervallo ogni 53.043 donne, contro i 93 casi osservati nel gruppo di controllo. Una riduzione del 12%, che indica un miglioramento concreto dell’efficacia dello screening. E non solo, i tumori comparsi dopo screening con IA avevano caratteristiche mediamente meno sfavorevoli:

• 16% in meno di tumori invasivi
• 21% in meno di tumori di grandi dimensioni
• 27% in meno di sottotipi aggressivi

Segnali che suggeriscono una diagnosi più precoce e una minore probabilità di intercettare la malattia in fase avanzata.

Più diagnosi allo screening, senza più falsi positivi

Un altro elemento importante è che l’IA ha aumentato la capacità dello screening di individuare tumori già durante il controllo programmato. Nel gruppo con supporto AI, l’81% dei casi di cancro è stato rilevato allo screening, contro il 74% del gruppo tradizionale: un incremento del 9%. E il timore più frequente, quello di un aumento dei falsi positivi, non trova conferma: i tassi sono rimasti sovrapponibili (1,5% contro 1,4%).

Un aiuto anche per i radiologi: -44% di carico di lettura

I primi dati pubblicati nel 2023 su The Lancet Oncology avevano già mostrato un altro beneficio decisivo: una riduzione del 44% del carico di lavoro legato alla lettura delle mammografie. Nel trial, l’intelligenza artificiale è stata utilizzata per classificare i casi a basso rischio, assegnandoli a una singola lettura, mentre quelli ad alto rischio venivano sottoposti a doppia lettura con i radiologi. Inoltre, l’IA fungeva da supporto diagnostico, evidenziando i reperti sospetti nelle immagini. Un modello pensato non per sostituire lo specialista, ma per ottimizzare le risorse in un settore dove la carenza di radiologi senologi è una realtà crescente. “Lo studio non supporta la sostituzione degli operatori sanitari con l’IA – precisa Jessie Gommers, prima autrice e ricercatrice del Radboud University Medical Centre – ma i risultati giustificano l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per alleviare la pressione sui carichi di lavoro, consentendo ai radiologi di concentrarsi su altre attività cliniche”.

Verso un’adozione più ampia, ma con cautela

In Svezia, molte regioni hanno già iniziato a implementare la mammografia supportata dall’intelligenza artificiale nei programmi di screening, e altre potrebbero seguire presto. Secondo Lång, l’integrazione è relativamente semplice dal punto di vista tecnico: si tratta di inserire un software nei sistemi informatici esistenti. Ma l’introduzione dell’IA in sanità richiede prudenza. “Deve essere effettuata con cautela, utilizzando strumenti testati e con un monitoraggio continuo, per garantire dati affidabili”, conclude l’esperta.

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