Fredrik Strand è spinto a fare la differenza. Ecco perché si è interessato al suo campo di ricerca: come l’intelligenza artificiale potrebbe essere utilizzata per rivedere le mammografie e individuare il sospetto cancro. La diagnosi precoce dei tumori cancerosi è importante per poter iniziare rapidamente il trattamento e salvare così vite umane.

– Tutto è iniziato quando ha iniziato ad interessarsi al campo del cancro al seno. Egli afferma: Poiché il cancro al seno è una malattia molto comune, possiamo aiutare molte persone migliorando la diagnosi del cancro al seno.

Fredrik Strand si è occupato di computer e programmazione fin dall’infanzia. Già all’età di 10 anni era affascinato dalle possibilità offerte dai computer. Quando, molti anni dopo, scelse una direzione di ricerca, l’intelligenza artificiale divenne un modo per coniugare la sua formazione e le sue aree di interesse.

– Anche quando studiavo fisica tecnica a Lund, ero affascinato dall’intelligenza artificiale. Dice che c’era qualcosa di magico nel modo in cui i computer imitavano il comportamento umano.

Collabora con KTH

Oggi Frederik Strand divide il suo tempo tra l’Ospedale universitario Karolinska, dove lavora come radiologo, e il Karolinska Institutet, dove è professore associato. Il suo gruppo di ricerca, che collabora anche con KTH, sta sviluppando, convalidando e testando algoritmi di intelligenza artificiale in grado di rilevare il cancro.

La mente umana ha dimensioni limitate, ma l’intelligenza artificiale no.

Negli screening mammografici tradizionali, ogni mammografia viene esaminata da due radiologi per valutare se la persona ha bisogno di essere richiamata per ulteriori esami. In un recente studio, ScreenTrust CAD, pubblicato sulla rivista Lancet Digital Health a settembre, Fredrik Strand e il suo gruppo di ricerca sono stati in grado di dimostrare che l’algoritmo AI testato e un radiologo erano migliori di due radiologi nel rilevare il sospetto cancro nelle immagini.

– In diversi studi precedenti, e poi su immagini d’archivio, è stato possibile dimostrare che l’ultima generazione di intelligenza artificiale era precisa quanto un radiologo nel rilevare il cancro. Ma ciò non significa automaticamente che funzionerà nella pratica clinica quotidiana. Fredrik Strand afferma: Nel nostro nuovo studio siamo stati in grado per la prima volta di dimostrare con certezza statistica che l’intelligenza artificiale insieme a un radiologo ha contribuito all’individuazione di più tumori durante lo screening.

In un altro studio, ScreenTrust MRI, lo scopo era valutare le donne dopo mammografia regolare che necessitavano di ulteriore screening con risonanza magnetica (MRI). La risonanza magnetica è un metodo di screening più sensibile e rileva anche tumori che sono difficili da rilevare con mammografie regolari per vari motivi.

Per identificare queste donne, si è scoperto che l’algoritmo AI non era sufficiente, ma i ricercatori hanno dovuto combinare tre diversi tipi di algoritmi che esaminano diversi parametri nelle immagini. Gli algoritmi sono stati sviluppati in collaborazione con i ricercatori del KTH.

“Gli algoritmi devono essere addestrati a distinguere tra immagini con e senza cancro al seno”.

È entusiasmante, ma anche impegnativo, collaborare in questo modo tra diverse discipline accademiche, secondo Fredrik Strand.

-Ci vuole del tempo prima che vi capiate. Per fare qualcosa di veramente buono, dobbiamo comprendere le capacità e i limiti della tecnologia da un punto di vista medico. “Gli ingegneri devono capire cosa è importante e cosa può essere influenzato, non solo la diagnosi e il trattamento medico”, afferma Fredrik Strand.

Sono necessarie grandi quantità di dati

Altrimenti, la grande sfida che i ricercatori nel campo dell’intelligenza artificiale e della diagnostica devono affrontare è la disponibilità di dati su cui addestrare gli algoritmi. Sono necessarie grandi quantità di dati e dati di qualità garantita.

Per la ricerca di Fredrik Strand, le mammografie vengono portate da diverse cliniche. Le immagini vengono prodotte per scopi sanitari e non per l’addestramento degli algoritmi, quindi spesso devono essere elaborate prima di poter essere utilizzate.

– Se l’immagine è di pessima qualità, l’algoritmo AI non rileverà alcun cancro. Dobbiamo anche verificare se le etichette sulle immagini sono corrette, cioè se l’immagine contiene effettivamente il cancro al seno. Gli algoritmi devono essere addestrati a distinguere tra immagini con e senza cancro al seno, e poi le etichette devono essere corrette, dice.

In linea di principio, ciò avviene dividendo le immagini in due categorie: immagini contenenti cancro e immagini senza cancro. Gli algoritmi devono quindi, esaminando migliaia di immagini, capire la differenza tra i due.

– Provi, cambi il modello, provi ancora, cambi… e alla fine trovi un modello che commette meno errori possibili.

“Penso che siamo rimasti tutti sorpresi da chatGTP e dalla rapidità con cui è progredito.

L’obiettivo è ottenere un numero che indichi la probabilità che il cancro sia presente nell’immagine. Una volta addestrati, gli algoritmi devono essere convalidati e quindi testati su immagini che non hanno mai “visto” prima. Tutti questi passaggi richiedono molto tempo e risorse.

– Pertanto, è molto importante che i dati originali siano di alta qualità. Fredrik Strand afferma che gli algoritmi non saranno mai migliori della qualità della prima immagine.

Diverso su apparecchiature diverse

Solo perché un algoritmo ha funzionato su un certo tipo di immagine, non è sicuro che funzionerà anche su immagini provenienti da un altro tipo di apparecchiatura. Pertanto, Fredrik Strand e il suo gruppo di ricerca stanno anche conducendo uno studio, VAI-B o Validation Platform for Artificial Intelligence and Breast Cancer, in cui raccolgono dati da diverse regioni e operatori sanitari per testare gli algoritmi e garantirne la qualità.

Secondo Fredrik Strand, l’interesse per il campo della ricerca nel suo complesso è molto elevato.

-Ricevo più richieste di interviste o di partecipazione a conferenze di quanto ho tempo. Desidero dedicare principalmente tempo alla ricerca e allo sviluppo, anche se ovviamente voglio anche parlare di ciò che facciamo, afferma Fredrik Strand.

Come vede il futuro dell’intelligenza artificiale nella radiologia del cancro al seno?

-Penso che siamo rimasti tutti sorpresi da chatGTP e dalla velocità con cui è progredito. Penso che anche l’intelligenza artificiale nella diagnosi per immagini ci sorprenderà. La grande differenza è che chatGTP si allena interamente online. Siamo limitati dal fatto che è difficile accedere ai dati sensibili di cui abbiamo bisogno. Pertanto, ci vorrà più tempo prima di vedere gli stessi progressi significativi qui che nei campi che utilizzano dati disponibili al pubblico, afferma Fredrik Strand.

Quanto sono validi gli algoritmi di intelligenza artificiale?

– Molto bene. Almeno quanto i radiologi. Ma addestrare l’algoritmo è molto più veloce. Inoltre, gli algoritmi possono fare cose per le quali i radiologi non sono addestrati, come determinare il rischio di un paziente di sviluppare un cancro al seno in futuro. Anche il cervello umano ha dimensioni limitate, mentre l’intelligenza artificiale no. Anche se i medici, a causa di questa limitazione, hanno specialità diverse, l’intelligenza artificiale sarà probabilmente brava in tutto, afferma Fredrik Strand.