L'intelligenza artificiale (AI)
viene studiata anche per ottimizzare la Tac, in particolare per
ridurre le radiazioni. E' stato realizzato un modello per
l'analisi automatizzata delle immagini Tac, mediante algoritmi
di intelligenza artificiale, con una ricerca frutto di una
collaborazione tra Cnr-Iccom, Università di Firenze, Aou
Careggi, Azienda Usl Toscana centro, Istituto Superiore di
Sanità, Fondazione Bruno Kessler e Uniser Pistoia. Pubblicata
sul Journal of Medical Imaging, la ricerca permetterà di
perfezionare i livelli di radiazioni da somministrare ai
pazienti.
Ci hanno lavorato ricercatori, fisici medici e radiologi del
Dipartimento di fisica e astronomia dell'Università di Firenze,
dell'Azienda ospedaliero-universitaria Careggi, e dell'Azienda
Usl Toscana centro. Il gruppo, guidato da Sandra Doria
dell'Istituto di chimica dei composti organo metallici del Cnr
di Firenze, è riuscito ad automatizzare il processo di
valutazione della qualità d'immagine negli esami di tomografia
computerizzata (Tc) utilizzando l'intelligenza artificiale per
ridurre le radiazioni al paziente. Al progetto, la cui modalità
è stata descritta in uno studio pubblicato sul Journal of
Medical Imaging, hanno collaborato anche l'Iss e la Fondazione
Bruno Kessler di Trento, usando risorse computazionali messe a
disposizione da Uniser Pistoia.
La tomografia computerizzata è uno degli strumenti diagnostici
più potenti e consolidati tra quelli a disposizione della
medicina moderna. Tuttavia, l'analisi manuale delle immagini
richiede molto tempo e la loro qualità è direttamente
proporzionale alla quantità di radiazioni a raggi X a cui un
paziente deve essere sottoposto. "Il nostro gruppo - spiega
Sandra Doria, coordinatrice - ha creato un algoritmo,
analizzando i dati generati dall'esame visivo che diversi medici
radiologi hanno effettuato su immagini Tc di un fantoccio,
realizzato per replicare le caratteristiche dei tessuti umani e
la presenza di lesioni artificiali. Poi sono stati sviluppati
due modelli di intelligenza artificiale che sono stati
addestrati e testati attraverso immagini e risposte dei medici
raccolte in precedenza". "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). 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 ottenuti 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".
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