Intelligenza artificiale e salute

L’IA nella diagnostica per immagini: le opportunità del Piano strategico nazionale

Il Programma Strategico Intelligenza Artificiale 2022-2024 cita la salute e il benessere tra i settori prioritari e nell’ambito delle scienze della salute, la diagnostica per immagini è sicuramente uno dei campi dove ci si aspettano grandi benefici dall’applicazione delle tecniche di intelligenza artificiale.

01 Feb 2022
Arturo Chiti

Ordinario in Diagnostica per Immagini e Radioterapia, Humanitas

Lo sviluppo e l’applicazione dell’intelligenza artificiale sono, come noto, trasversali a molteplici settori di attività, incluse naturalmente la salute e le scienze della vita.

Nell’ambito delle scienze della salute, la diagnostica per immagini è sicuramente uno dei campi dove ci si aspettano grandi benefici dalla applicazione delle tecniche di intelligenza artificiale.

L’Intelligenza Artificiale migliora la diagnostica per immagini: l’esperienza dell’Humanitas

Intelligenza artificiale e diagnostica per immagini

Non a caso, il Programma Strategico Intelligenza Artificiale 2022-2024 cita la salute e il benessere tra i settori prioritari. Partendo dalla considerazione che “le applicazioni di intelligenza artificiale stimolano l’innovazione di prodotti e processi scambiando e aggregando informazioni disperse in una moltitudine di database pubblici”, il documento porta l’attenzione sui vantaggi per la salute dei cittadini che potranno derivare dalla applicazione di queste tecnologie in ambito sanitario (in questo settore è iniziato nel 2021 uno dei corsi di dottorato di ricerca nel programma di Dottorato in “intelligenza artificiale”, che coinvolge in totale più di 50 università italiane, raccolte in cinque corsi federati).

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In particolare, la realizzazione del programma descritto nel documento, grazie alla identificazione di chiare fonti di finanziamento, porterà a un maggior investimento in ricerca e in educazione, con immediate ricadute positive sulla sanità.

Affinché questi benefici, nell’ambito della diagnostica per immagini, possano essere resi veramente operativi e possano essere tradotti in vantaggi per la salute dei pazienti, sono necessarie alcune azioni preliminari, che avrebbero potuto essere già messe in atto, ma sono state rese difficili dalle strutture esistente delle immagini, e dei dati associati, generati dal nostro sistema sanitario.

Le applicazioni di intelligenza artificiale che avranno un impatto per la diagnostica per immagini possono essere riassunte in alcune macrocategorie:

  • Organizzazione dei flussi
  • Ottimizzazione della acquisizione ed elaborazione delle immagini
  • Identificazione di anomalie morfologiche o funzionali
  • Caratterizzazione di alterazioni morfologiche o funzionali
  • Supporto diagnostico attraverso la integrazione con dati clinici, biologici, genetici, etc.

Il primo punto richiede l’accesso ai dati generati dai sistemi informativi degli ospedali e dalle macchine utilizzate per la diagnostica: ecografi, tubi radiogeni, CT, gamma-camera, PET, MR, ma non necessariamente ai dati relativi ai singoli pazienti.

L’ottimizzazione dell’acquisizione ed elaborazione delle immagini richiede accesso ai dati sensibili relativi ai pazienti, così come le applicazioni di identificazione, caratterizzazione e supporto diagnostico. Il dettaglio delle applicazioni descritte sopra esula dallo scopo di questa nota e non verrà trattata in questa sede.

IA e diagnostica per immagini: le opportunità del piano strategico

Il piano strategico per la intelligenza artificiale, in sinergia con le iniziative esistenti e le nuove iniziative finanziate nell’ambito del PNRR, porrà le basi per la realizzazione delle infrastrutture necessarie allo sviluppo delle applicazioni intelligenti in diagnostica per immagini.

Le opportunità derivate dalle applicazioni di intelligenza artificiale alla diagnostica per immagini possono essere colte solo rendendo agevole l’accesso a dati strutturati. Come noto, i dati strutturati rappresentano la base per la realizzazione di programmi intelligenti che possano aiutare nella pratica clinica e nella ricerca. La creazione di reti e infrastrutture dove condividere i dati rappresenta l’unica possibilità per realizzare questi progetti e gli sforzi devono essere volti in questa direzione. La disponibilità di grandi quantità di dati, strutturati o parzialmente strutturati, consente inoltre di fare ricerca di base per la creazione di algoritmi innovativi. Esempi di queste possibilità sono quelli legati all’apprendimento federato, all’apprendimento trasferito ed alla intelligenza artificiale spiegabile. Naturalmente, la disponibilità di questi dati richiede la creazione di reti fra le sedi di residenza dei dati stessi, cosa non facile considerata la disomogeneità delle attuali strutture di deposito dei dati, residenti in ospedali con sistemi di archiviazione non in grado di comunicare fra di loro. Infine, requisito essenziale per la creazione di queste reti è la disponibilità di reti veloci e intrinsecamente sicure. La tecnologia è disponibile, ma la volontà di applicarla dipenderà dai decisori locali e nazionali.

Conclusioni

Siamo fiduciosi che la volontà di rinnovamento espressa nel documento strategico si tradurrà in azioni concrete, a beneficio ultimo dei nostri pazienti.

Il programma è ambizioso, ma questo è sicuramente il momento giusto per dare uno slancio innovativo al nostro Paese e porre le condizioni per uno sviluppo della intelligenza artificiale che, anche nelle scienze della salute, possa dare il contributo che tutti noi ci aspettiamo.

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