Il Giappone si sta affidando all'intelligenza artificiale per alleviare la carenza di medici per lo screening del cancro.
Il Ministero della Salute giapponese avvierà una sperimentazione dell'intelligenza artificiale per analizzare le immagini radiografiche durante gli screening oncologici, con l'obiettivo di ridurre il carico di lavoro dei medici, mantenendo al contempo l'accuratezza diagnostica.
Il piano è stato approvato da un gruppo di esperti il 23 marzo.
Le attuali linee guida governative per lo screening comunale del cancro al polmone, allo stomaco e al seno prevedono un sistema di "doppio controllo", in cui almeno due medici devono esaminare ogni radiografia per evitare omissioni.
Tuttavia, questo requisito ha portato a una carenza di medici e a un notevole carico di lavoro per il personale sanitario.
Inoltre, la doppia diagnosi per lo screening del tumore al polmone è in uso da oltre 30 anni e anche la tecnologia di intelligenza artificiale per rilevare anomalie dalle immagini ha fatto progressi.
Nella sperimentazione proposta, l'intelligenza artificiale analizzerebbe innanzitutto le immagini. Se l'IA rilevasse una potenziale anomalia, un singolo medico valuterebbe il risultato per decidere se sia necessario un esame più approfondito, eliminando così la necessità di una seconda valutazione da parte di un medico.
Per le immagini che l'IA ritiene prive di anomalie, il protocollo di doppia verifica da parte di due medici rimarrà in vigore.
I tempi, i metodi e la struttura della verifica non sono ancora stati definiti e, secondo il ministero, saranno stabiliti dopo aver ascoltato i pareri degli esperti.
Nel corso della stessa riunione, e in una decisione separata, il comitato ha anche approvato una modifica alle politiche comunali relative agli screening per il cancro al colon.
Il numero di campioni necessari per il test del sangue occulto nelle feci sarà ridotto da due a uno, in conformità con le linee guida aggiornate del 2024 del Centro Nazionale per il Cancro del Giappone, che citano ricerche che dimostrano l'assenza di differenze significative nell'accuratezza del test tra uno e due campioni.
