L’introduzione di un sistema di intelligenza artificiale in mammografia per l’ASST cremona – applicazione di una metodologia di valutazione dell’impatto potenziale basata sull’analisi multicriteriale (mcda – “multi criteria decision analysis”)

Lo screening per il tumore al seno presenta numerose limitazioni, come l’alto tasso di falsi positivi, i richiami non necessari e un carico di lavoro crescente per i radiologi. L’Intelligenza Artificiale (IA) offre soluzioni che promettono di migliorarne l’efficienza e l’accuratezza. Questo studio esplora il potenziale valore e impatto dell’introduzione di un sistema di IA per lo screening del tumore al seno presso l’ASST Cremona. La valutazione, condotta con la metodologia della Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA), ne analizza le performance attraverso 16 dimensioni: tecniche, cliniche, organizzative, etiche e regolatorie. L’analisi è basata su: una revisione sistematica di letteratura, sessioni strutturate di focus group con i radiologi e un questionario per le donne della comunità locale, attualmente in somministrazione tramite i canali istituzionali dell’ASST.
I risultati indicano che l’IA applicata alle mammografie di screening come secondo lettore o triage dei casi, se comparata con la doppia lettura standard, può avere un impatto positivo sia in termini di performance diagnostiche, che di ottimizzazione del carico di lavoro, e in termini di costo-efficacia. Dai focus group con i radiologi, coerentemente con la letteratura, emerge un’attitudine generalmente positiva, poiché vedono nell’IA uno strumento di supporto, più che un sostituto. Sono fiduciosi nella potenziale riduzione degli errori, soprattutto falsi negativi. Tra le principali preoccupazioni ci sono i possibili bias, la “spiegabilità” del risultato e la responsabilità medico-legale. Anche le pazienti, come risulta dalla letteratura, si mostrano confidenti nei confronti dell’IA, purchè vengano mantenuti il controllo e la responsabilità decisionale in capo al medico. Tra i timori, emergono la trasparenza e la protezione dei dati personali. Infine, lo studio approfondisce le implicazioni regolatorie derivanti da MDR, GDPR e AI-Act, focalizzandosi sull’importanza di garantire sicurezza, trasparenza e sorveglianza post-commercializzazione.
I risultati sono stati esposti alla Commissione HTA aziendale, la quale si è espressa assegnando pesi e punteggi di performance ad ogni dimensione. In conclusione, lo studio ha permesso di basare la valutazione su evidenze scientifiche e di considerare il punto di vista dei principali stakholder coinvolti. Tra gli sviluppi futuri, si prevede la raccolta di real-world data derivanti dall’utilizzo del sistema IA.