I ricercatori di Google hanno recentemente collaborato con la Northwestern Medicine per creare un sistema di intelligenza artificiale che rileva il cancro del polmone in modo più accurato rispetto ai radiologi umani.
Un algoritmo di deep-learning è stato utilizzato per addestrare il sistema, che interpreta le scansioni della tomografia computerizzata (TC) per prevedere le probabilità di avere la malattia. Daniel Tse, product manager di Google Brain, è l’autore del corrispondente studio, pubblicato il 20 maggio sulla rivista Nature Medicine.
Tse e il team di ricerca hanno applicato l’AI di apprendimento a 42.290 scansioni a bassa dose di TC fornite dal Northwestern Electronic Data Warehouse e da altre fonti appartenenti agli ospedali del Northwestern di Chicago. Le immagini sono state prese da quasi 15.000 pazienti da uno studio del National Institutes of Health condotto nel 2002, con 578 di questi pazienti che hanno sviluppato il cancro entro un anno.
Queste scansioni sono utilizzate per mostrare la proliferazione non-regolata che si verifica nei tessuti cancerosi e potrebbe quindi rivelarsi un potente strumento per rilevare il cancro del polmone. Alcuni sostengono che le scansioni di TC a bassa dose siano superiori ai raggi X nella rilevazione dei tumori polmonari, con una ricerca che mostra che questo tipo di scansione può ridurre la mortalità del cancro del polmone del 20%. Dal momento che queste scansioni possono essere molto ardue da interpretare, l’uso di strumenti basati su intelligenza artificiale offre un mezzo per migliorare l’interpretazione delle scansioni.
Nello studio -finanziato da Google- i ricercatori hanno utilizzato l’intelligenza artificiale come strumento diagnostico per valutare queste immagini e previsto la probabilità di malignità senza alcun parere umano. Il team ha confrontato le prognosi derivanti dall’apprendimento dell’intelligenza artificiale con quelle di sei radiologi certificati con esperienza ventennale.
Analizzando una singola scansione TC, il modello di IA ha rilevato tumori polmonari il 5% più spesso rispetto agli esperti, con l’11% di probabilità in più di ridurre il tasso di falsi positivi. I medici e l’intelligenza artificiale hanno mostrato tassi di diagnosi simili quando erano in grado di utilizzare le scansioni precedenti.
Questo sistema di IA sarà reso disponibile tramite l’API di Google Cloud Healthcare , mentre la società continuerà a condurre prove e ricerche aggiuntive.
