Tumore del seno: l’intelligenza artificiale aiuta i radiologi nelle diagnosi

9, luglio 2025 – L’intelligenza artificiale migliora la diagnosi di cancro al seno: aumenta l’accuratezza diagnostica durante la lettura delle mammografie, aiutando a dedicare maggiore attenzione alle aree sospette. Lo riporta uno studio pubblicato su Radiology, basato sulla lettura degli esami di 12 radiologi su 150 donne, di cui 75 con cancro al seno. I ricercatori hanno utilizzato un sistema di tracciamento oculare per confrontare le prestazioni dei radiologi e i modelli di ricerca visiva durante la lettura delle mammografie senza e con un sistema di supporto decisionale basato sull’IA. “Analizzando i dati sui movimenti oculari dei radiologi, possiamo determinare su quali parti delle mammografie si concentrano i radiologi e per quanto tempo, fornendo preziose informazioni sui loro modelli di lettura”, afferma la coautrice dello studio Jessie Gommers del Radboud University Medical Center di Nijmegen, Paesi Bassi.

L’accuratezza nella diagnosi del cancro al seno è risultata maggiore con il supporto dell’IA. “I risultati sono incoraggianti – afferma Gommers – Con la disponibilità delle informazioni fornite dall’IA, i radiologi hanno ottenuto risultati significativamente migliori”. I dati di tracciamento oculare hanno mostrato che i radiologi dedicano più tempo all’esame delle regioni che contenevano lesioni effettive quando hanno il supporto dell’IA. “Quando l’IA dava un punteggio basso, probabilmente rassicurava i radiologi – aggiunge – Al contrario, i punteggi elevati dell’IA spingevano i radiologi a dare una seconda occhiata più attenta, in particolare nei casi più difficili”. Le regioni evidenziate dall’Intelligenza artificiale funzionavano come segnali visivi, guidando l’attenzione dei radiologi verso aree potenzialmente sospette. In sostanza, conclude la ricercatrice, l’IA ha agito come un paio di occhi in più, fornendo ai radiologi ulteriori informazioni che hanno migliorato l’accuratezza e l’efficienza dell’interpretazione. “Nel complesso, l’IA non solo ha aiutato i radiologi a concentrarsi sui casi giusti ma ha anche indirizzato la loro attenzione sulle regioni più rilevanti all’interno di tali casi, suggerendo un ruolo significativo dell’IA nel miglioramento sia delle prestazioni che dell’efficienza nello screening del cancro al seno”.