Fonte: Buone Notizie.it La diagnostica per immagini o radiologia è quella branca della medicina che si occupa di interpretare a fini diagn
Fonte: Buone Notizie.it
La diagnostica per immagini o radiologia è quella branca della medicina che si occupa di interpretare a fini diagnostici le immagini mediche. Negli ultimi anni in questo campo l’intelligenza artificiale (IA) sta aprendo nuovi orizzonti, con l’aiuto di potenti algoritmi. Uno dei principali benefici è la rapidità nella rilevazione delle patologie.
Questo consente ai medici di intraprendere i trattamenti in modo tempestivo, aumentando le possibilità di successo e la qualità della vita dei pazienti. Oltre alla diagnosi precoce, l’uso dell’intelligenza artificiale riduce anche il carico di lavoro dei radiologi e altri specialisti coinvolti nell’analisi degli esami. Sebbene si preveda che l’IA abbia un’influenza significativa sulla radiologia è improbabile che sostituisca la necessità dei radiologi.
L’intelligenza artificiale al sevizio della diagnostica per immagini
Fino ad alcune decine di anni fa, ci si affidava ai sistemi tradizionali di IA, ossia, quelli di interpretazione in base ai dati forniti, mentre, oggi hanno sempre più successo le tecniche di machine learning, software che imparano dai dati a disposizione.
“Esistono molte applicazioni selettive e specifiche che possono consentire di acquisire i dati e successivamente utilizzarli ai fini diagnostici – dice Giancarlo Gismondo Velardi, medico radiologo presso l’ospedale G. Jazzolino di Vibo Valentia – Alcuni sono rodati da anni: ad esempio il CAD è un sistema computerizzato automatico di ausilio che individua i noduli polmonari durante l’esecuzione della TC diagnostica o quelli prostatici in risonanza magnetica (RM), indicando anche, la probabilità di patologia neoplastica, al fine di evitare biopsie inutili. Inoltre, trova spazio anche in colonscopia virtuale, in grado di identificare i polipi intestinali, oppure, per indicare le alterazioni sospette alla mammografia”.
Quindi, attualmente esistono diversi esempi di software basati su algoritmi di AI che sono impiegati con successo nei reparti di radiologia.
“Altri, invece sono in fase di sviluppo e di studio – continua Velardi – Alla Sapienza, ad esempio, stanno sperimentando un programma in grado di incidere su sviluppo, progressione e chemio resistenza del tumore del colon-retto. Chiaramente, tutto ciò, deve essere applicato all’esperienza e alle conoscenze del medico radiologo.”
Il medico e la gestione dell’intelligenza artificiale
L’IA è in grado di analizzare enormi quantità di dati medici e riconoscere attraverso diversi metodi di diagnostica la presenza di cellule cancerose, ma l’informazione fornita da un esame può presentare errori, poiché, si tratta pur sempre di una macchina che può identificare erroneamente un falso positivo, cioè scambiare per malato un sano, oppure al contrario, produrre dei falsi negativi.
“In passato ho utilizzato un programma di intelligenza artificiale capace di rilevare le alterazioni dalla radiografia toracica, e più di una volta, questo sistema ha identificato erroneamente il capezzolo per un nodulo – aggiunge il medico vibonese – Io, chiaramente, da radiologo ho potuto risolvere il dubbio, dimostrando che si trattava di altro e non di un nodulo. L’AI questo non può farlo. Inoltre c’è anche la questione della valutazione preliminare all’esecuzione dell’esame, come ribadito dal D.Lgs 101/2020, ovvero, spetta al radiologo stabilire se l’esame è appropriato sulla base del quesito diagnostico, e quindi decidere se eseguire o non, e come eseguirlo”.
L’intelligenza artificiale tra oggi e l’immediato futuro
Oggi l’intelligenza artificiale permette di compiere una diagnosi sulla base dei dati clinici, ma non può sostituirsi al medico. La macchina consente al professionista di ridurre i tempi necessari a cercare i dati e a incrociare le informazioni utili a formulare una diagnosi, mentre il dottore si può dedicare di più alla cura della relazione con il paziente.
“Il professor Geoffrey Hinton, nel 2016, disse che era abbastanza ovvio smettere di formare i radiologi, sostenendo che entro cinque anni sarebbero scomparsi – spiega Velardi – Dopo più di cinque anni siamo ancora qui, troppo pochi e con troppe problematiche burocratiche, accessi impropri, eccesso di carico di lavoro, per le quali, l’AI purtroppo non ci aiuterà nell’immediato futuro”.
Le decisioni dei medici, in pratica, hanno l’impatto maggiore sulla definizione della cura del paziente: non bisogna sottovalutare la necessità di spiegazione delle diagnosi, che un’intelligenza artificiale non può fornire.
