Lotta contro il cancro al seno: questa start-up punta sull’intelligenza artificiale

È doloroso, sgradevole e a volte il risultato non è chiaro, ma lo screening mammografico è ancora il miglior metodo preventivo per individuare precocemente il cancro al seno. Durante la radiografia, i seni vengono accuratamente tirati nel senso della lunghezza e schiacciati tra due lastre di plexiglas. Tuttavia, non tutti i seni sono adatti a questo tipo di esame: nel caso di tessuti molto densi, cuscinetti in silicone o cisti benigne, per il radiologo è difficile rilevare eventuali alterazioni.

È qui che entrano in gioco i ricercatori dell’Ospedale Universitario di Zurigo, che si sono affidati all’intelligenza artificiale (AI) per cercare di colmare il gap diagnostico nello screening del cancro al seno. «L’approccio di b-rayZ prevede che il radiologo analizzi i dati dell’immagine del seno con l’aiuto di un algoritmo. In questo modo, la qualità diagnostica dell’immagine aumenta notevolmente e permette di formulare strategie diagnostiche personalizzate che si adattano perfettamente alle caratteristiche di ogni paziente», spiega la Dott.ssa Cristina Rossi, CEO di b-rayZ.

Accuratezza comprovata del 93 per cento

La Dott.ssa Rossi, fisica e analista di dati, ha fondato la start-up nel 2019 con il PD Dr. rer. medic. Alexander Ciritsis e il Prof. Dr. Dr. med. Andreas Boss. Oggi l’azienda opera come spin-off indipendente dell’Ospedale universitario di Zurigo. «La nostra soluzione è importante», afferma la Dott.ssa Rossi con enfasi. «In presenza di un tessuto mammario denso, l’accuratezza clinica della mammografia è di appena il 48 per cento». In questi casi, molti radiologi non sono sicuri della necessità di ulteriori esami. «Offriamo il necessario supporto decisionale e possiamo vantare un’accuratezza comprovata del 93 per cento».

Intanto, l’azienda di Zurigo ha concluso la prima fase di test. b-rayZ ha raccolto oltre 2 000 000 set di dati ed è stata coinvolta nell’esame di 35 000 pazienti. Inoltre, ha già pubblicato otto studi sottoposti a revisione paritaria nelle più importanti riviste di radiologia, il che contribuisce a confermare la validità della tecnologia. Grazie a questa esperienza, la Dott.ssa Rossi può affermare che «la velocità aumenta del 30 per cento rispetto al processo convenzionale». b-rayZ ha sviluppato «b-box», un dispositivo che può essere collegato direttamente allo scanner mammografico e che analizza i dati in tempo reale.

«Ogni donna merita una diagnosi priva di errori»

La Dott.ssa Rossi conduce la sua battaglia contro il cancro al seno con piena convinzione. Lavora da molti anni a fianco dei radiologi e vede quanto si impegnano ogni giorno per rendere giustizia ai pazienti. «Ma la condizione fisica e il carico di lavoro possono influire sulle loro prestazioni. Un errore può avere conseguenze drammatiche per la paziente o il paziente. Voglio evitare tutto questo», spiega. «Noi di b-rayZ lavoriamo per adattare perfettamente la diagnosi alle caratteristiche di ogni paziente. Ogni donna merita una diagnosi priva di errori».

b-rayZ sta già lavorando alle prossime importanti fasi. «Intendiamo sviluppare un ecosistema di soluzioni che accompagni il "patient journey"», spiega la Dott.ssa Rossi. Non si tratta solo di singoli controlli, ma di accompagnare la paziente o il paziente per un periodo di tempo più lungo nel percorso di prevenzione. «Per raggiungere questo obiettivo, abbiamo avviato collaborazioni strategiche con aziende innovative e di grandi dimensioni».

La prevenzione è importante per SWICA

La prevenzione o i cosiddetti «check-up» sono un tema importante anche per SWICA. In linea di massima, questi controlli non sono coperti dall’assicurazione malattia obbligatoria (AOMS). Tuttavia, tramite le assicurazioni complementari COMPLETA TOP e OPTIMA, SWICA contribuisce ai costi di questi esami, che includono la mammografia. Per le donne con un rischio maggiore di cancro al seno, SWICA copre il 90 per cento dei costi già a partire dai 30 anni.

* Cristina Rossi è italiana, ha studiato fisica a Roma e ha conseguito un dottorato di ricerca in biofisica. È docente privata di radiologia presso l’UZH. Vive a Zurigo con la sua famiglia e il suo gatto.

16.05.2022