I radiologi aspiranti farebbero bene a specializzarsi in radiologia interventistica anziché in radiologia diagnostica, poiché l'intelligenza artificiale (IA) potrebbe presto assumersi il compito di interpretare le immagini mediche, secondo il cofondatore del Parkway Cancer Centre (PCC) con sede a Singapore.

"Se qualcuno vuole fare il radiologo, non dovrebbe fare il radiologo diagnostico. Devi essere un radiologo interventista", ha dichiarato il dottor Ang Peng Tiam, direttore medico e consulente senior del PCC, durante una presentazione stampa venerdì.

"(Questo significa) che devi essere la persona che esegue l'angiogramma, che blocca i vasi, quella che fa la biopsia, e non quella che si limita a leggere le radiografie", ha detto.

"Perché quella lettura in futuro sarà fatta tutta da computer e IA. Quindi questo è un intero processo di apprendimento", ha aggiunto.

La radiologia interventistica è la subspecialità in cui i medici eseguono procedure mininvasive guidate dalle immagini — come angiogrammi, biopsie ed embolizzazione dei vasi che alimentano il tumore — in prima persona, in contrasto con i radiologi diagnostici, il cui ruolo principale è interpretare le scansioni e riferire i risultati.

Le osservazioni del dottor Ang derivano dall'esperienza del centro con un paziente affetto da tumore al polmone, in cui un radiologo aveva inizialmente identificato solo tre noduli nei polmoni, mentre una successiva analisi assistita dall'IA ha rivelato un totale di 20 noduli.

Quella discrepanza ha creato un dilemma clinico, costringendo i medici a valutare se raccomandare comunque l'intervento chirurgico in base alla lettura umana tradizionale di tre noduli — che, secondo la letteratura accademica, potrebbe offrire un 25% di possibilità di guarigione — o riconsiderare il trattamento alla luce dei 20 noduli rilevati dall'IA, ha spiegato.

Poiché la ricerca medica storica si è basata interamente sul riconoscimento visivo umano anziché sui conteggi dei computer, i medici affrontano una curva di apprendimento complessa nel determinare come interpretare e agire sui risultati rilevati dalle macchine.

"Ecco perché, guardando l'intero campo della medicina, ci sono due aree che sono cambiate e cambieranno in modo molto significativo: una è la radiologia diagnostica, e due è la patologia", ha affermato il dottor Ang.

Entrambi gli ambiti ruotano attorno al riconoscimento di pattern nelle immagini — scansioni in radiologia, vetrini di tessuto in patologia — che è esattamente la categoria di compiti in cui gli strumenti di apprendimento automatico sono avanzati più rapidamente negli ultimi anni, con autorità di regolamentazione come la Food and Drug Administration statunitense che ha approvato centinaia di dispositivi medici abilitati all'IA, molti dei quali in radiologia.

Sebbene l'IA in medicina sia una forza emergente, ha affermato che la tecnologia non potrà mai sostituire gli esseri umani, perché la sanità comporta anche "l'elemento di fiducia, cura e speranza" — qualità che, ha sottolineato, solo gli esseri umani possono offrire.

Le dichiarazioni del dottor Ang giungono mentre si prevede che il mercato dell'IA in sanità raggiunga un valore di 28,2 miliardi di dollari nel 2026 e cresca fino a 146,3 miliardi di dollari entro il 2031, con un tasso di crescita annuo del 39%, secondo Wissen Research, una società di consulenza globale. — Edg Adrian A. Eva