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Radiologia, il futuro è nell'Intelligenza artificiale

L’Intelligenza artificiale al servizio della diagnosi. L’imaging diagnostico del futuro parlerà la lingua dell’apprendimento automatico per fornire a medici e pazienti informazioni sempre più accurate. La ricerca è agli inizi ed è necessario uno sforzo maggiore da parte dei diversi attori coinvolti nel  settore per integrare appieno l’Intelligenza artificiale nella radiologia. Per questo motivo un gruppo di ricercatori ha messo a punto un piano d’azione con cui promuovere la collaborazione fra gli esperti e per identificare le priorità nella ricerca. Il piano è contenuto in uno studio pubblicato su Radiology.

“Le sfide scientifiche e le opportunità poste dall’Intelligenza artificiale nella diagnostica per immagini sono enormi ma piuttosto diverse da quelle che riguardano l’Intelligenza artificiale in generale. Il nostro scopo – spiega l’autore principale della ricerca, Curtis Langlotz della Stanford University (Stati Uniti) – era fornire una roadmap per le società di professionisti, le agenzie di finanziamento, i laboratori di ricerca e chiunque lavori nel settore per accelerare la ricerca verso le innovazioni dell’Intelligenza artificiale che possano beneficiare i pazienti”.

Innovazioni anche per le diagnosi dei tumori

L’Intelligenza artificiale (AI), ovvero la riproduzione di processi cognitivi propri dell’essere umano da parte di dispositivi tecnologici, sta trovando, e troverà, applicazione in diversi settori tra cui la medicina e in particolare la diagnostica per immagini. Grazie all’AI è possibile acquisire e interpretare immagini utili a fornire informazioni diagnostiche sulla morfologia e sulla funzione di parti del corpo umano. 

I sistemi di Intelligenza artificiale e di apprendimento automatico (una branca dell’AI basata su algoritmi che interpretano insiemi di dati per eseguire determinati compiti) sono in fase di sviluppo in diversi laboratori di ricerca specializzati nella diagnostica per immagini. L’apprendimento automatico trasformerà le pratiche di imaging clinico nei prossimi decenni ma la ricerca su questi strumenti è ancora alle prime fasi.

Le finalità sono diverse: migliorare la ricostruzione delle immagini mediche, la riduzione del rumore, fonte di disturbo, la garanzia di qualità, il triage, ovvero il sistema che classifica le priorità in pronto soccorso, la CAD, ovvero la diagnosi automatizzata mediante l’utilizzo di software, fino alla radiogenomica, un nuovo, recente, filone nella ricerca oncologica che si concentra sulla relazione tra i dati quantitativi delle immagini e i dati genomici del tumore.

Le priorità della ricerca

Fra i temi chiave della ricerca ci sono alcune priorità descritte nel piano d’azione allo scopo di accelerare la ricerca su AI e apprendimento automatico. Ad esempio i nuovi metodi di ricostruzione delle immagini che producono in modo efficiente immagini disponibili all’interpretazione da parte dell’uomo sulla scorta di dati grezzi; metodi di annotazione automatica, come l’estrazione automatica di informazioni da referti diagnostici, la strutturazione dei referti, l’utilizzo di referti elettronici; l’Intelligenza artificiale spiegabile o trasparente, ovvero metodi di apprendimento automatico che possono spiegare le indicazioni fornite agli utilizzatori; nuovi metodi per la condivisione dei dati, per renderli ampiamente disponibili.

L’obiettivo ultimo è mettere a punto dei servizi all’avanguardia per i pazienti grazie alle innovazioni tecnologiche della diagnostica per immagini. Ma lo sviluppo dell’AI per una sua applicazione quanto più estesa, ricordano i ricercatori, è subordinato al coordinamento del lavoro di società di professionisti, agenzie governative e privati.

 

Foto: Pixabay

di Vito Miraglia
Pubblicato il 18/04/2019

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