sabato, Gennaio 22, 2022
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Innovazione, radiografie polmonari: la lettura delle lastre con l’aiuto dell’intelligenza artificiale Il progetto del Centro diagnostico Anmi di Corigliano-Rossano

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Analizzare nei dettagli migliaia di informazioni, compararle con precedenti esami, stilare precisi e infallibili report statistici, correlare informazioni tramite algoritmi: l’intelligenza artificiale è da anni in pole position nell’innovazione in medicina e a giovarsene è soprattutto la diagnostica per immagini.
Presso Anmi Centro diagnostico di Corigliano – Rossano, Si è conclusa la prima fase del progetto sperimentale di applicazione di soluzioni di Intelligenza artificiale realizzato realizzato grazie al supporto di Ntt Data, multinazionale giapponese di servizi Iy e Deeptek, una startup indiana.
Il programma riguarda l’applicazione dell’intelligenza artificiale al riconoscimento di patologie polmonari (incluso COVID) a partire da immagini mediche quali radiografie, Tac, etc. Un vantaggio non di poco conto se si considera che la diagnosi di Covid passa più attraverso le immagini di una Tac che per un tampone e non è stato infrequente, durante la pandemia, riconoscere la suggestione di esami positivi alle polmoniti da Covid a fronte di tamponi falsi negativi. In questo caso l’esame di riferimento è la radiografia che ha un potenziale molto onore di radiazioni emesse a tutto vantaggio del paziente.

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La sperimentazione in questo caso è iniziata nel settembre 2021 e in tre mesi ha dimostrato la capacità degli algoritmi di AI di apprendere le pratiche e il sapere del radiologo, per elaborare una prima diagnosi a livello polmonare, aiutando il medico a focalizzarsi sui casi anomali. Sono state analizzate 1000 radiografie, ad opera dell’intelligenza artificiale che, in tempo reale (circa 16 / 17 secondi di media), esprime un primo giudizio diagnostico in lingua Inglese, cui segue un second look di controllo da parte di due radiologi indiani, e successivamente del radiologo di riferimento della struttura, che varia durante il corso della settimana.
L’efficacia della soluzione in Cloud di AI resa disponibile da Ntt Data e DeepTek è stata verificata grazie ai controlli effettuati dai radiologi di Anmi, che hanno dimostrato una capacità di specificità e sensibilità superiore al 90 per cento dei risultati tramite il motore intelligente, che auto apprende dai propri errori durante l’utilizzo.

Questo è un concreto esempio di collaborazione tra eccellenze, dove l’impiego della tecnologia avanzata per migliorare la vita delle persone porta tangibili benefici e si affianca alla delicata missione dei medici” dichiara Carlo Zanolini medico radiologo responsabile del settore formazione e qualità dell’Anmi Centro diagnostico.
“Si tratta di un’applicazione di successo delle nuove tecnologie alle metodologie mediche per aumentare la capacità dell’intervento umano” dichiara Giorgio Scarpelli, Cto e Head of Innovation di Ntt Data Italia. “Abbiamo accettato la sfida ed è partita una collaborazione di successo con ANMI, centro diagnostico accreditato con il Sistema Sanitario della Regione Calabria. Struttura Sanitaria di eccellenza nel capo della Diagnostica per Immagini, nella riabilitazione estensiva rivolta a pazienti con patologie fisiche, psichiche e sensoriali, centro di riferimento regionale per le patologie di disturbi dello spettro autistico in regime residenziale, semiresidenziale e da ultimo poli-specialistica ambulatoriale, sita nel distretto jonico”.

Non è la prima volta che Ntt Data mette a disposizione la tecnologia di DeepTek a beneficio della società: nel mese di gennaio 2021 ha condotto ricerca, sviluppo e test di verifica per la tecnologia AI di diagnostica per immagini per migliorare l’accesso alle diagnosi di tubercolosi per 100.000 persone in India, nella regione del Chennai, un paese particolarmente colpito da questa malattia.
L’iniziativa ha visto il coinvolgimento di Ntt Data services, Ntt Data Italia, Anmi Centro diagnostico e diverse figure di riferimento: Krishnan KV (Digital Strategy), Davide Ferrario (Executive sponsor), Massimo Di Valentin (Client manager), Marco Salituro (Head of delivery in proximity), Carmelo Murdaca (Tech support), Miriam Di Santo (Tech Lead), Danielle Hundley (responsabile sistemi informatici Anmi), Enzo Caruso, (ingegnere esperto informatico e flussi informativi) Antonio Reda responsabile Risorse umane, Francesco De Bonis, Mario Ciacco (medico radiologo).

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