Studi e Ricerche
Radiologia medica: 10 tecnologie AI che cambieranno il futuro
La radiologia medica ha come principale alleato le nuove tecnologie, in particolare l'intelligenza artificiale (AI). Oggi sono 10 le innovazioni...
La radiologia medica ha come principale alleato le nuove tecnologie, in particolare l'intelligenza artificiale (AI). Oggi sono 10 le innovazioni che stanno cambiando il volto della Radiologia medica e le hanno permesso un'incredibile evoluzione in pochissimi anni. Infatti, a seguito di esami come Tac o risonanza magnetica è possibile ottenere diagnosi immediate ed estremamente accurate con esami non invasivi per poter intervenire sulle patologie quando sono ancora gli stadi iniziali, personalizzare i trattamenti sulle necessità della persona per garantire risultati migliori con minori effetti collaterali e persino prevederne gli esiti in modo preciso.
Uno sviluppo eccezionale della disciplina, inimmaginabile solo qualche anno fa, che incide positivamente sulla qualità di vita dei pazienti e ha ricadute concrete, come la più rapida individuazione dei tumori, la minore dose di radiazioni durante le radiografie e la riduzione dei tempi di attesa nei pronto soccorso. È il tema a cui abbiamo dedicato la seconda giornata del 51° Congresso nazionale della Società italiana di Radiologia medica e interventistica (Sirm), che unisce 8mila specialisti provenienti da tutta Italia. Come sottolineato da Andrea Giovagnoni, Presidente Sirm, intelligenza artificiale, realtà aumentata e virtuale, imaging funzionale avanzato, stampa 3D, scanner TC photon counting, biopsia liquida, radiomica, imaging molecolare e nanotecnologie, dispositivi portatili e digital twin sono le dieci tecnologie che stanno completamente rivoluzionando la radiologia medica. Hanno una ricaduta molto concreta sul paziente e offrono benefici importanti. Nella fase diagnostica sono utilissime per rendere più rapida l'individuazione del migliore esame per il paziente (che sia tac, rx o risonanza magnetica), nella loro esecuzione, oltre a rendere il tutto più veloce, apportano una maggior sicurezza e una diminuzione delle radiazioni, perché i sistemi determinano la giusta dose da irradiare basandosi sulle caratteristiche dei pazienti, età, quesito clinico ecc. Sono inoltre in grado di migliorare la definizione delle immagini anche a basse dosi. Per esempio sono estremamente utili in oncologia, perché con l'avvento della medicina personalizzata riusciamo a ottenere tramite i software informazioni che prima si potevano avere solo con la biopsia.
Saranno una rivoluzione anche quando implementati nei pronto soccorso: permetteranno un triage più rapido, determinando un ordine di priorità secondo i parametri vitali dei pazienti, per una gestione maggiormente standardizzata che renderà più agevole il flusso di lavoro, riducendo le attese dei pazienti, oggi spesso ancora molto lunghe.
Queste tecnologie sono applicabili con grandi risultati in tutte e tre le fasi della radiologia: la decisione dell'esame da svolgere, la sua esecuzione e l'interpretazione dei risultati. Dopo l'ultima fase permettono anche di prevedere quale sarà la risposta al trattamento per poterla ottimizzare. All'interno di questi software è possibile inserire le caratteristiche del paziente perché possano indicare al medico in quale modo eseguire l'esame, con quale mezzo di contrasto e molto altro. Nonostante si possa pensare che la tecnologia riduca il rapporto umano, in realtà è esattamente il contrario: questi sistemi fanno guadagnare tempo sia al paziente che al radiologo, tempo che può essere speso nel loro rapporto, nella spiegazione di quel che comporta la patologia e nell'ascolto attivo dei bisogni della persona. L'intelligenza artificiale non allontana il medico dal paziente, ma lo riavvicina.
Il radiologo diventa ancora più radiologo clinico, perché ora è il computer a stare ‘dietro le quinte'. È ovviamente importante ricordare che non sostituisce il medico: il software migliora le sue prestazioni grazie all'apprendimento, che arriva proprio dallo specialista. Un'altra tecnologia estremamente utile sia ai pazienti che ai radiologi è la realtà aumentata: come società scientifica siamo molto impegnati nella formazione dei giovani medici, e la visione tridimensionale degli organi può aiutare tantissimo. L'intelligenza artificiale si sta inoltre rivelando una grande alleata nello sviluppo della radiologia interventistica, un ramo della radiologia in cui non solo si eseguono diagnosi ma si tratta il paziente. In questi casi utilizziamo l'imaging per effettuare piccoli interventi, come l'inserimento di una cannula in un'arteria, e poterci avvalere di questi sistemi rende queste operazioni più veloci, sicure e precise.
Come aggiunto da Chiara Floridi, professore associato dell'Università Politecnica delle Marche, i sistemi di intelligenza artificiale, applicati alla nostra tecnologia, sono in grado di apprendere nozioni e migliorare le performance tecniche di acquisizione e sicurezza delle prestazioni: in altre parole sono un aiuto alla professione del radiologo.