Uno studio britannico, che ha analizzato oltre 130.000 mammografie del programma triennale di screening, ha mostrato come l’intelligenza artificiale basata su deep learning possa aiutare a identificare le donne con un rischio più elevato di sviluppare un carcinoma mammario “di intervallo”, ossia quei tumori diagnosticati tra due mammografie di screening. Applicato retrospettivamente, l’algoritmo è riuscito a riconoscere fino al 42% dei casi concentrandosi sul 20% delle donne con i punteggi di rischio più elevati.
I tumori di intervallo in genere hanno una prognosi peggiore rispetto ai tumori rilevati tramite screening, perché tendono a essere più grandi o più aggressivi. È quindi importante ridurre al minimo queste forme neoplastiche presenti in qualsiasi programma di screening.
Cristina Da Rold 