Nel nuovo millennio, grazie all’Intelligenza Artificiale è possibile ridurre il numero di radiazioni che il corpo assorbe durante un esame diagnostico simile. Infatti, ogni volta che bisogna fare una semplice TAC il nostro corpo viene bombardato da radiazioni. Tossiche. Che impieghiamo diverso tempo a smaltire. Gli esami che comportano il rilascio di queste radiazioni non sarebbero nemmeno da ripetere in tempi brevi. Ma spesso sono necessarie e in casi urgenti, indispensabili.
Lo studio è stato condotto da un gruppo di ricercatori composto da: fisici medici e radiologi del Dipartimento di fisica e astronomia dell’Università di Firenze; dall’Azienda ospedaliero-universitaria Careggi; dell’Azienda Usl Toscana centro, guidato dalla dott.ssa Sandra Doria dell’Istituto di chimica dei composti organo metallici del Consiglio nazionale delle ricerche di Firenze (Cnr-Iccom). Il progetto è stato ampiamente descritto nello studio pubblicato sul Journal Of Medical Imaging (JMI) al quale hanno collaborato anche l’Istituto superiore di sanità e la Fondazione Bruno Kessler di Trento che hanno utilizzato le risorse le risorse computazionali messe a disposizione dalla Uniser Pistoia.
La ricerca e la realizzazione del modello analisi TAC con intelligenza Artificiale
Come si è visto sotto il periodo di pandemia, la scienza e la tecnologia stanno compiendo passi da gigante e in questo caso è il turno dell’Intelligenza artificiale di entrare nei suddetti campi di ricerca e aiutare la medicina a progredire. In sostanza il gruppo di ricerca è riuscito ad automatizzare il processo della valutazione della qualità delle imm agini negli esami computerizzati utilizzando la tecnologia dell’Intelligenza Artificiale, quindi riducendo notevolmente il numero di radiazioni a cui il paziente viene sottoposto ogni volta.
Come si è visto sotto il periodo di pandemia, la scienza e la tecnologia stanno compiendo passi da gigante e in questo caso è il turno dell’Intelligenza artificiale di entrare nei suddetti campi di ricerca e aiutare la medicina a progredire. In sostanza il gruppo di ricerca è riuscito ad automatizzare il processo della valutazione della qualità delle immagini negli esami computerizzati utilizzando la tecnologia dell’Intelligenza Artificiale, quindi riducendo notevolmente il numero di radiazioni a cui il paziente viene sottoposto ogni volta.
A questo risultato si è giunti grazie a un algoritmo creato appositamente che analizza i dati generati dall’esame diagnostico. Durante la ricerca è stato fatto uso di un fantoccio realizzato appositamente con tessuti umani, che presentava delle lesioni create artificialmente. I dati diagnostici sono stati elaborati seguendo dapprima la procedura standard e poi addestrando due modelli di intelligenza artificiale che lavoravano nel medesimo modo delle macchine standard. Si è visto che producevano esattamente gli stessi risultati delle risposte raccolte con il metodo standard dei medici.
Il successo di questa ricerca riguarda la qualità delle immagini che riceve il tecnico radiologo durante un esame diagnostico tomografico, dipende dalla quantità di radiazioni somministrata al paziente. Più è alta la frequenza di radiazioni, più le immagini saranno pulite e nitide. Un altro successo di questo risultato è dato dalla velocità della risposta di queste immagini. Se fino ad oggi c’è stato bisogno di attendere giorni per l’elaborazione e lo studio delle immagini, grazie all’intelligenza artificiale il tempo di attesa della risposta sarò molto più veloce.
La speranza della Dottoressa Doria di introdurre l’intelligenza artificiale nelle TAC al più presto
“Durante i trattamenti o le procedure diagnostiche, un paziente deve essere esposto a livelli minimi di radiazioni, secondo il principio noto ‘as low as reasonably achievable’ (ALARA) – ha spiegato la Dottressa Sandra Doria, colei che ha guidato il progetto di ricerca – In quest’ottica, il personale medico deve trovare un compromesso tra l’esposizione ai raggi X e l’ottenimento di immagini di buona qualità, anche per evitare diagnosi errate. I risultati che abbiamo ottenuto attraverso questo studio sono molto promettenti: i nostri modelli possono identificare con accuratezza un oggetto inserito nel fantoccio, come sarebbe in grado di fare un medico radiologo. Auspichiamo, nel prossimo futuro, di riuscire ad applicare questi modelli su una scala più ampia e a rendere le valutazioni ancora più veloci e sicure, semplificando notevolmente il processo di ottimizzazione della dose di radiazioni utilizzata nei protocolli Tc. Questo aspetto è fondamentale per ridurre i rischi per la salute del paziente e per ottimizzare le tempistiche delle valutazioni mediche”, ha concluso Doria.
