Usare l’intelligenza artificiale per la lotta al tumore alla mammella. Non sarà una macchina a curarci, ma una macchina addestrata potrà essere un supporto alla valutazione del medico. Inoltre, secondo le stime, a fronte di un costo iniziale si avrebbe nel tempo un risparmio in termini di costi reali e personale impiegato.
Le linee guida per lo screening e la diagnosi del tumore della mammella, diramate dal Sistema sanitario nazionale, introducono per la prima volta l’uso dell’intelligenza artificiale nella prevenzione del tumore mammario.
Le linee guida stabiliscono tempi, obiettivi e popolazione di riferimento. Il tumore alla mammella è tra i più diffusi e proprio per questo si suggerisce di offrire lo screening mammografico alle donne a partire dai 45 anni fino ai 74 anni di età.
Sono tre le raccomandazioni che portano l’uso dell’intelligenza artificiale allo status di co-analizzatore insieme al medico specialista. Le stesse indicazioni chiariscono anche quando è sufficiente un solo specialista e quando, invece, ne servono due. Fino a oggi era prevista esclusivamente la doppia lettura umana per interpretare le mammografie eseguite con mammografia digitale (2D FFDM) o tomosintesi digitale del seno (DBT).
Le nuove linee guida affiancano l’intelligenza artificiale ai due specialisti per la lettura degli esami indicati. Nel caso di donne asintomatiche con rischio medio di cancro della mammella, si consiglia invece di effettuare un primo controllo con la tecnologia e di stabilire successivamente se siano necessari uno o due controlli umani da parte dei medici specialisti.
La lettura finale degli esami spetta sempre e solo allo specialista, mentre la tecnologia interviene come supporto nel primo livello di screening.
“Il progetto si pone l’obiettivo finale di migliorare la qualità dello screening mammografico organizzato in Italia favorendo l’erogazione di attività clinica in accordo alle migliori evidenze”, si legge nei documenti.
Un cambio di prospettiva che richiede anche un investimento iniziale. Lo prevedono le stesse linee guida, che indicano costi diretti legati all’acquisizione del software e alla sua integrazione con le infrastrutture esistenti, oltre ai test di interoperabilità e alle attività di validazione necessarie a garantirne l’efficacia. A questi si aggiungono i costi indiretti, come la formazione dei radiologi, le esercitazioni di simulazione e il monitoraggio continuo.
Pur tuttavia, a fronte degli oneri iniziali, “l’intervento può generare risparmi attraverso la riduzione del carico di lavoro dei radiologi e il miglioramento dell’efficienza organizzativa complessiva”. In altre parole, i benefici economici attesi supererebbero i costi sostenuti.
Secondo un recente elaborato di PoliS-Lombardia (Università di Milano), il costo per lettura con l’ausilio di un software di intelligenza artificiale è stato stimato in 2,5 euro.
Una cifra considerata sovrastimata rispetto alle evidenze riportate dal NICE (NICE 2021), che indicano un costo compreso tra 0,60 e 3,00 sterline per lettura, al netto dell’IVA. Se paragonato al costo dello specialista, il ricorso alla tecnologia risulta comunque conveniente.
Il dato emerge anche da una simulazione recente effettuata al Policlinico di Milano, secondo cui il costo per ora di lettura — inclusi i tempi preparatori e i tempi morti fisiologici — è pari a 63 euro. Considerando una media ponderata della retribuzione lorda annua di radiologi senior e junior, questo valore corrisponde a 4,2 euro per lettura, ipotizzando 15 letture all’ora.
Una differenza che, per un centro che esegue 15 mila mammografie all’anno, si tradurrebbe in un risparmio stimato di 27.520 euro.
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