Fondazione IRCCS - Ospedale Maggiore Policlinico Mangiagalli e Regina Elena

11/08/2024 | News release | Distributed by Public on 11/08/2024 05:33

L’Intelligenza Artificiale “si fa le ossa” e migliora la precisione nella diagnostica per immagini

Sono ottimi assistenti perché imparano velocemente, lastra dopo lastra, e il loro occhio non sente stanchezza: sono i sistemi di intelligenza artificiale (IA). Il loro contributo aiuta l'attività dei radiologi e già da tempo in Policlinico di Milano ci si avvale di questi software in grado di ridurre gli errori di interpretazione.

L'ultima parola spetta sempre alla valutazione del medico, che può comunicare al paziente che il referto è stato prodotto con l'integrazione di una tecnologia IA. Ne parliamo con Salvatore Alessio Angileri, radiologo del Policlinico di Milano.

In che modo l'Intelligenza Artificiale si inserisce nell'attività di diagnostica per immagini?

L'Intelligenza Artificiale (IA) viene integrata nella diagnostica per immagini per l'analisi di radiografie, risonanze magnetiche, ecografie, TC, mediante l'utilizzo di algoritmi di "deep learning" e "machine learning". Questi software possono essere utilizzati nel rilevamento di patologie come fratture o tumori, nella segmentazione e analisi dei tessuti e nell'automatizzazione nella diagnostica di confronto. L'IA trova utilizzo anche nell'interventistica radiologica; in questo campo i sistemi di IA trovano spazio nella predittività della risposta di un determinato tumore a un trattamento nell'ottica della "target therapy". L'utilizzo dell'IA può migliorare la precisione di procedure mini invasive e ridurre le complicanze ad esempio mediante l'utilizzo di sistemi robotici.
(Procedura di radiologia interventistica per il trattamento di un tumore epatico mediante ablazione percutanea. La predittività del software di IA è rappresentata dall'area viola nell'imaging)

Chi fa cosa: l'IA supporta il radiologo, lo aiuta ma non lo sostituisce (ancora). Come cambia o cambierà il ruolo dello specialista?

L'IA attualmente supporta il radiologo principalmente nell'interpretazione delle immagini, automatizzando alcune parti del processo diagnostico. Tuttavia, non sostituirà del tutto il medico, che mediante la sua interpretazione ed esperienza clinica ha e avrà ancora un ruolo fondamentale nella diagnosi. Il tutto verrà supportato dall'assistenza artificiale la quale migliorerà l'efficienza riducendo il rischio di errori.
(In paziente politraumatizzato con scarse notizie sulla sede del trauma: nell'immagine a sinistra la frattura clavicolare è ben visibile; nell'immagine a destra l'IA evidenzia anche una frattura costale)

Quali sono gli strumenti di cui dispone il Policlinico di Milano per migliorare la qualità dei dati nella diagnostica per immagini in ambito ortopedico?

La nostra Radiologia dispone di strumenti avanzati di intelligenza artificiale che migliorano l'accuratezza della diagnostica per immagini. Nell'interventistica radiologica, sistemi di IA sono presenti dal 2021 e ci aiutano individuare con più efficacia l'area di trattamento di un tumore. In Pronto Soccorso disponiamo dal 2023 di tecnologie che supportano l'ambito ortopedico.
Il nostro Centro è uno dei pionieri per le alte competenze dei professionisti nel campo della ricerca sia diagnostica che di interventistica: con il nostro lavoro istruiamo le macchine affinché a loro volta queste possano darci un contributo sempre più efficace. Questa tecnologia, una volta valutata, potrà essere disponibile e implementata anche in centri ospedalieri più piccoli.

L'IA è infallibile in questo settore?

Attualmente gli studi di raccolta dati sull'utilizzo dell'AI sono ancora in corso. I riscontri preliminari suggeriscono un significativo miglioramento della performance diagnostica in termini di accuratezza. Tuttavia, gli errori dell'elaborazione artificiale sono ancora presenti e, pertanto, il processo di machine learning è in corso supportato sempre dal professionista medico radiologo.
(Nell'immagine si vede come l'IA segnali una falsa lesione ossea: è l'occhio del radiologo a riconoscere che l'immagine mostra in realtà la presenza di un bottone, presidio esterno, nella fotografia)

Però sbagliamo molto meno…

Gli studi in letteratura dimostrano che l'uso dell'IA nella diagnostica per immagini può migliorare la precisione diagnostica del 5-10%, riducendo gli errori di interpretazione. Inoltre, l'efficienza del radiologo può aumentare del 30-50%, poiché l'IA è in grado di pre-analizzare le immagini e segnalare potenziali problemi, lasciando al radiologo più tempo per il giudizio clinico complessivo. L'IA aiuta a ridurre i falsi positivi e negativi.

Quanto ci costerà incrementare l'uso dell'IA in Radiologia?

L'utilizzo dell'IA in sanità porterà a un risparmio economico nel lungo periodo poiché si riducono gli esami e i trattamenti inappropriati, ossia i principali fattori di incremento della spesa pubblica. Sebbene inizialmente l'utilizzo di tecnologie di IA comporterà un investimento significativo (software, hardware e formazione), i benefici a lungo termine includono una riduzione delle ore di lavoro, un aumento del numero degli esami, la riduzione delle liste di attesa.
8 NOVEMBRE GIORNATA INTERNAZIONALE DELLA RADIOLOGIA