I noduli tiroidei sono un riscontro molto frequente: solo una piccola percentuale, tra il 5 e il 10%, è maligna. La difficoltà per i medici è riconoscere quei pochi casi che richiedono attenzione, distinguendoli dalla maggioranza dei noduli innocui. L’ecografia è l’esame di riferimento, ma la sua interpretazione può variare in base all’esperienza del professionista.
È in questo scenario che entra in gioco l’intelligenza artificiale. Lo studio multicentrico pubblicato su Herald Scholary Open Access ha testato un modello progettato per leggere le immagini ecografiche tiroidee. L’algoritmo ha dimostrato una sensibilità del 96% e una specificità del 95% su 1.500 noduli esaminati, con una concordanza superiore al 95% rispetto ai medici ecografisti più esperti.
“L’AI vede il nodulo in modo molto simile a un professionista con anni di esperienza alle spalle, cogliendo sfumature che solo un occhio allenato può riconoscere”, spiega Francesco Pignataro, primo autore dello studio, specialista in medicina interna e direttore del dipartimento di diagnostica per immagini e intelligenza artificiale del consorzio universitario Humanitas. Non si tratta, sottolinea Pignataro, di sostituire il medico ma di fornirgli un alleato potente: “L’intelligenza artificiale si propone come uno strumento di supporto, utile a ridurre la variabilità tra operatori e ad aumentare la confidenza diagnostica, specialmente per i medici meno esperti”.
La tecnologia è un aiuto, non un verdetto assoluto. In caso di discordanza tra la classificazione dell’AI e il sospetto clinico, prevale sempre la valutazione del medico. “Se l’intelligenza artificiale classifica un nodulo come benigno, ma il medico, alla luce dell’esperienza e del quadro clinico, sospetta malignità, sarà la sua decisione a guidare le scelte”, precisa Pignataro.
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nella diagnostica tiroidea rappresenta dunque un’evoluzione significativa. Non è l’uomo contro la macchina, ma un’integrazione virtuosa che unisce la potenza di calcolo e l’oggettività dell’algoritmo all’insostituibile esperienza clinica del medico, con un unico obiettivo: migliorare la sicurezza e la salute dei pazienti
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