L'Intelligenza Artificiale Rivoluziona la Radiologia: Scopri Come

L'AI in radiologia ha iniziato a supportare i medici specialisti da agosto 2021 nella diagnosi di fratture.
Il dottor Duccio Buccicardi, appassionato di intelligenza artificiale da oltre dieci anni, sottolinea il miglioramento delle performance diagnostiche grazie all'AI.
Il futuro dell'AI in sanità promette un'espansione dei campi di applicazione, come dimostrato dalla nuova tac dotata di intelligenza artificiale all'ospedale di Cairo, che riduce l'esposizione alle radiazioni.

Nei prossimi mesi, l’intelligenza artificiale (AI) vedrà un’espansione significativa dei suoi campi di applicazione nel settore della radiologia. Già dal agosto 2021, l’AI ha iniziato a supportare i medici specialisti della struttura complessa di Radiologia P.O. Levante-Savona, operanti nell’ospedale San Paolo, nella diagnosi di fratture. Questa tecnologia si appresta ora a diventare ancora più pervasiva, estendendo il suo supporto anche alla diagnosi di lussazioni, versamenti e lesioni focali dell’osso. Questo ampliamento rappresenta un passo cruciale verso una gestione del paziente sempre più accurata e completa.

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L’evoluzione e l’importanza dell’AI in ambito sanitario

L’intelligenza artificiale in radiologia non solo migliora le performance diagnostiche, ma offre anche un vantaggio significativo per i pazienti. Il dottor Duccio Buccicardi, dirigente medico del reparto di radiologia dell’ospedale San Paolo e appassionato di intelligenza artificiale da oltre dieci anni, sottolinea come “queste tecnologie migliorino le performance diagnostiche e, di conseguenza, per il paziente c’è un vantaggio”. L’AI, attualmente, funge da moltiplicatore delle capacità umane, eseguendo compiti di calcolo istantaneo che superano le capacità umane, come la rilevazione e localizzazione delle fratture sulle radiografie.

Benefici, dubbi etici e il futuro dell’AI in sanità

Nonostante i benefici tangibili, l’adozione dell’AI nel settore sanitario solleva anche interrogativi etici significativi. Il seminario organizzato dall’Ordine delle professioni sanitarie TSRM-PSTRP ha messo in luce come, nonostante l’efficienza e l’efficacia promesse dall’AI, i meccanismi di ragionamento della macchina rimangano in gran parte un mistero. Questo solleva dubbi sul ruolo futuro dei professionisti della salute e sulla responsabilità giuridica in caso di errore. Il dibattito sull’etica dell’AI è aperto a tutti i livelli, e la necessità di una governance dell’intelligenza artificiale è evidente, al fine di massimizzare i benefici mitigando i rischi.

Il futuro dell’AI in sanità sembra promettente, con l’espansione dei suoi campi di applicazione che va ben oltre la diagnosi di fratture. L’ospedale di Cairo, ad esempio, beneficerà di una nuova tac dotata di intelligenza artificiale, che migliorerà l’efficienza nell’acquisizione delle immagini riducendo l’esposizione alle radiazioni. Questi sviluppi sono possibili grazie al lavoro di squadra e all’investimento in tecnologie innovative come il sistema Boneview, che ha già dimostrato il suo valore in fase sperimentale.

Bullet Executive Summary

L’introduzione dell’intelligenza artificiale in radiologia rappresenta un’avanzata significativa nel campo della medicina, offrendo miglioramenti nelle performance diagnostiche e una gestione del paziente più accurata. Tuttavia, l’adozione dell’AI solleva questioni etiche importanti, che richiedono un dibattito aperto e una regolamentazione attenta. Una nozione base di intelligenza artificiale correlata a questo tema è il concetto di “AI come supporto e non sostituto dell’umano”, sottolineando come l’intelligenza artificiale amplifichi le capacità umane senza sostituirle. Un’ulteriore nozione avanzata è l’importanza della “trasparenza e della governance dell’AI”, evidenziando la necessità di comprendere e regolamentare i meccanismi decisionali dell’intelligenza artificiale per massimizzare i benefici e mitigare i rischi. Questi sviluppi stimolano una riflessione personale sull’evoluzione della medicina e sul ruolo dell’innovazione tecnologica nel migliorare la cura del paziente.

Per approfondire:

Intelligenza Artificiale applicata alla Radiologia: il futuro della diagnosi Gruppo San Donato - Home Notizie Intelligenza artificiale: la nuova frontiera della diagnosi nella Radiodiagnostica Intelligenza artificiale: la nuova frontiera della diagnosi nella Radiodiagnostica PUBBLICATO IL 25 GIUGNO 2021 L’intelligenza artificiale è un argomento di cui si discute ormai da decenni, già da prima degli anni ’50 e, in qualche modo il nome evoca strumenti fantascientifici, da film ai confini con la realtà. Non è proprio così, anzi, più che mai l’intelligenza artificiale è diventata qualcosa di concreto che ben si adatta alla nostra quotidianità. Un classico esempio sono le applicazioni del cellulare che riconoscono la voce e riportano in forma scritta quanto viene detto o i sistemi di riconoscimento facciale che utilizziamo frequentemente. Il professor Luca Maria Sconfienza, responsabile dell’Unità operativa di Radiologia diagnostica e Interventistica all’ IRCCS Istituto Ortopedico Galeazzi e professore ordinario di Radiologia dell’Università degli Studi di Milano, spiega le ultime novità in questo ambito e come ciò si rifletterà nell’ottica della nascita del nuovo ospedale Galeazzi. l’Intelligenza artificiale (AI) nella medicina “In campo medico - spiega il prof. Sconfienza - l’AI ha uno scopo differente da quello che utilizziamo tutti i giorni, cioè: aumentare le capacità di un medico o di un operatore sanitario; supportare la gestione di un sistema sanitario, al fine di migliorare le prestazioni e aumentare le capacità. Questo si riflette in tantissimi ambiti: nell’ ambito della terapia, con l’ausilio di tecnologie che possono ad esempio migliorare l’abilità degli operatori tramite robot comandati da un operatore, o anche in ambito di diagnostica che è invece l’applicazione più importante di cui parleremo”. L’applicazione dell’AI in radiologia “Da un punto di vista radiologico, l’AI è particolarmente importante perché è in grado di osservare dettagli che l’occhio umano talvolta non è in grado di riconoscere o di cogliere al primo impatto. Infatti, bisogna partire dal presupposto che le immagini radiologiche, così come le fotografie che noi osserviamo quotidianamente, non sono nient’altro che un’enorme quantità di dati. Per cui un’immagine radiologica e un’immagine digitale contengono al loro interno, appunto, una serie di importanti informazioni” - continua lo specialista. Il lettore, quindi il medico radiologo che osserva un’immagine radiologica, che può essere una frattura di un osso o una radiografia del torace, quando legge questo esame si basa sulla propria conoscenza e confronta quello che ha imparato negli anni con le immagini che sta osservando. Il machine learning per diagnosi più accurate “L’intelligenza artificiale riesce a fare la stessa cosa ma con una capacità di confronto di immagini molto superiori, attraverso un processo di apprendimento dei dati che appartengono alle immagini stesse, chiamato Machine Learning, in cui si sottopongono al computer una serie di immagini di patologia (o tradizionali), già classificate come sane o patologiche, e gli si insegna innanzitutto a distinguerle.

Articolo e immagini generati dall’AI, senza interventi da parte dell’essere umano. Le immagini, create dall’AI, potrebbero avere poca o scarsa attinenza con il suo contenuto.(scopri di più)