L’intelligenza artificiale in diagnostica per immagini

La diagnostica per immagini ha assunto negli ultimi anni un ruolo sempre più centrale nel percorso del paziente, grazie all’evoluzione delle tecniche diagnostiche. Radiografia tradizionale, Tomografia Computerizzata, Ecografia, Risonanza Magnetica, Medicina Nucleare producono complessivamente milioni di esami digitali. Il medico radiologo valuta quotidianamente migliaia di immagini provenienti da diverse macchine, per diversi quesiti diagnostici e, in base all’esperienza e alla cultura personali, stila il referto radiologico. In realtà, l’analisi del radiologo è limitata ai segni evidenziabili a occhio nudo.

In che modo gli algoritmi di intelligenza artificiale possono essere applicati per l’analisi dell’immagine e nella diagnostica in generale? A fare il punto su innovazioni in atto e potenzialità future è il nostro esperto Palmino Sacco, dirigente medico DAI Diagnostica per Immagini – Azienda Ospedaliera Universitaria Senese, nonché direttore de ‘Il Radiologo’

Le immagini radiologiche sono oggi file DICOM ricchissimi di dati numerici: soltanto una parte di questi dati viene visualizzata e valutata sulle immagini in scala di grigi. Molte caratteristiche dell’immagine sfuggono a questa valutazione: i dettagli della forma, i bordi, il volume, l’istogramma, le variazioni spaziali, le variazioni dei livelli di grigio e numerose altre. Queste stesse caratteristiche possono invece essere analizzate, confrontate e valutate da algoritmi matematici realizzati ad hoc. Considerando l’enorme mole di immagini prodotte quotidianamente dalle unità di diagnostica per immagini, si comprende bene quanti dati potenzialmente preziosi restino inutilizzati negli sterminati archivi digitali radiologici.


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