Realizzato un modello per l’analisi automatizzata delle immagini Tac mediante algoritmi di intelligenza artificiale. La ricerca pubblicata sul Journal of Medical Imaging, permetterà di perfezionare i livelli di radiazioni da somministrare ai pazienti
di Katrin Bove
Un gruppo di 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, guidato dalla dott.ssa Sandra Doria del Consiglio nazionale delle ricerche di Firenze (Cnr-Iccom), è riuscito ad automatizzare il processo di valutazione della qualità d’immagine negli esami di tomografia computerizzata (Tc) utilizzando l’intelligenza artificiale, allo scopo di ridurre le radiazioni al paziente.
Al progetto hanno collaborato anche l’ISS e la Fondazione Bruno Kessler di Trento, utilizzando le risorse computazionali messe a disposizione da Uniser Pistoia.
Due modelli di Intelligenza Artificiale per la Tac
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 prodotte richiede molto tempo e la loro qualità è direttamente proporzionale alla quantità di radiazioni a raggi X cui viene sottoposto un paziente.
“Abbiamo creato un algoritmo allo scopo di replicare le caratteristiche dei tessuti umani e la presenza di lesioni artificiali. Successivamente abbiamo sviluppato due modelli di intelligenza artificiale addestrati e testati attraverso l’utilizzo delle immagini e delle risposte dei medici raccolte precedentemente” spiega Sandra Doria.
Questi modelli potrebbero rappresentare una strategia di valutazione automatica della qualità di un’immagine Tc; consentendo di ottimizzare il dosaggio delle radiazioni per non esporre i pazienti a una quantità di raggi X eccessiva.
Meno radiazioni nei pazienti e valutazioni più veloci
“Durante i trattamenti o le procedure diagnostiche, un paziente deve essere esposto a livelli minimi di radiazioni. In quest’ottica, il personale medico deve trovare un compromesso tra l’esposizione ai raggi X e l’ottenimento di immagini di buona qualità.
I risultati che abbiamo ottenuto sono promettenti; i nostri modelli possono identificare con accuratezza un oggetto inserito nel fantoccio come sarebbe in grado di fare un medico radiologo.
Auspichiamo nel prossimo futuro di riuscire ad applicare questi modelli su una scala più ampia e a rendere le valutazioni ancora più veloci e sicure; semplificando il processo di ottimizzazione della dose di radiazioni utilizzata nei protocolli Tc. Questo aspetto è fondamentale per ridurre i rischi per la salute del paziente e per ottimizzare le tempistiche delle valutazioni mediche”, ha concluso Doria.
