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Invito a nozze: lo screening mammografico sposa l'intelligenza artificiale
Uno studio randomizzato ha valutato efficacia e sicurezza dell'intelligenza artificiale (AI) come supporto nella lettura delle mammografie rispetto alla lettura standard effettuata dai radiologi. La sperimentazione ha coinvolto un ampio campione di donne in Svezia, da sempre un riferimento in tema di screening mammografico.
Lång K, et al. Artificial intelligence-supported screen reading versus standard double reading in the Mammography Screening with Artificial Intelligence trial (MASAI): a clinical safety analysis of a randomised, controlled, non-inferiority, single-blinded, screening accuracy study. Lancet Oncol 2023;24(8):936-944
Studio randomizzato e controllato su una popolazione di donne svedesi comprese tra i 40 e gli 80 anni, eleggibili per lo screening mammografico.
A seguito della randomizzazione, le partecipanti sono state assegnate a uno dei due gruppi:
1) screening con supporto dell’intelligenza artificiale (AI)
2) lettura doppia standard senza AI.
Il sistema AI utilizzato (Transpara versione 1.7.0) ha fornito uno score di rischio di malignità per ogni esame, consentendo la suddivisione degli esami in lettura singola o doppia.
Endpoint primario dello studio: tasso di cancro intervallo, su un campione di 100.000 partecipanti con un follow-up di due anni.
L’analisi oggetto della pubblicazione si è focalizzata sui risultati dello screening (tasso di rilevamento di tumori, tasso di richiami, tasso di falsi positivi, valore predittivo positivo dei richiami e tipo di tumori rilevati) e sul carico di lavoro per i radiologi. I dati sono stati analizzati secondo intention-to-treat (comprensivo di tutte le partecipanti con un esame completo, escludendo quelle richiamate per linfonodi ingranditi diagnosticati come linfoma).
Tra aprile 2021 e luglio 2022, a seguito della randomizzazione, 80.033 donne sono state assegnate al gruppo di screening con supporto AI (n=40.003) o al gruppo di lettura doppia standard senza AI (n=40.030).
L'utilizzo dell'AI ha portato a una rilevazione di 244 tumori durante lo screening, 861 richiami e un totale di 46.345 letture di immagini.
Lo screening standard ha invece rilevato 203 tumori, 817 richiami e un totale di 83.231 letture di immagini.
Il tasso di rilevamento di tumori è stato del 6.1 per 1000 partecipanti nello screening con AI e del 5.1 per 1000 nel gruppo di controllo, con una differenza non significativa. I tassi di richiamo e falsi positivi sono risultati simili nei due gruppi, ma con valore predittivo positivo dei richiami leggermente più alto nel gruppo di screening con AI.
La maggior parte dei tumori rilevati era di tipo invasivo, e l'utilizzo dell'AI ha ridotto del 44.3% il carico di lavoro per i radiologi.
L'utilizzo dell'intelligenza artificiale come supporto nello screening mammografico è risultato sicuro e ha dimostrato di non compromettere l'efficacia nella rilevazione dei tumori rispetto alla lettura doppia standard.
La tecnologia AI ha portato a una riduzione significativa del carico di lavoro per i radiologi, rendendo il processo di screening più efficiente.
L’impiego dell'intelligenza artificiale nella mammografia può rappresentare un valido strumento per migliorare la precisione diagnostica e ottimizzare le risorse, potendo contribuire a una migliore gestione nel contesto dello screening mammografico di massa.
Tuttavia, il trial qui commentato (studio MASAI) è ancora in corso per valutare l'endpoint primario, ossia il tasso di cancro intervallo, su un campione di 100.000 partecipanti con un follow-up di due anni.
È infatti importante prestare attenzione alla possibile presenza di overdiagnosi o all'individuazione eccessiva di lesioni indolenti, come le forme in situ del carcinoma. Sarà fondamentale acquisire informazioni biologiche sulle lesioni rilevate, incluso il tasso di crescita e diffusione dei tumori.
