Intelligenza artificiale nell’immaginografia radiologica: oltre ciò che vedono gli occhi
Il progetto QUIBIM Precision, finanziato dall’UE, ha sviluppato una tecnica di elaborazione innovativa per immagini radiologiche per valutare eventuali cambiamenti nel corpo. Il progetto ha applicato l’intelligenza artificiale e modelli computazionali avanzati per associare cambiamenti fenotipici a malattie, lesioni o trattamenti farmacologici, offrendo informazioni quantitative sulla natura qualitativa dell’immaginografia radiologica.
Combinazione di algoritmi e apprendimento automatico in un’unica piattaforma di analisi
«QUIBIM Precision® consente ai medici di effettuare diagnosi più accurate fornendo ulteriori informazioni estratte dallo stesso campione di immaginografia», spiega il dott. Angel Alberich-Bayarri, coordinatore del progetto nonché amministratore delegato e fondatore di QUIBIM. La tecnologia può essere utilizzata in diverse modalità (risonanza magnetica, tomografia computerizzata, radiografie, PET-CT) e l’obiettivo è quello di aiutare i radiologi a rilevare e tracciare in modo più efficace la progressione delle malattie. QUIBIM Precision® si basa su algoritmi di apprendimento automatico e di elaborazione delle immagini per esplorare l’immagine e confrontarla con immagini diagnosticate simili in determinati database. La diagnosi si basa su schemi non ovvi per un occhio umano. L’apprendimento automatico è implementato in due fasi, prima durante la creazione degli algoritmi e poi a livello di paziente per associare funzionalità di immaginografia e pazienti. Ciò consente la scoperta di nuove funzionalità di immaginografia come potenziali biomarcatori di una specifica malattia. La piattaforma è utilizzabile sia in ambienti ospedalieri che da aziende farmaceutiche in sperimentazioni cliniche. Negli ospedali, la piattaforma è collegata all’archivio di immaginografia e cerca costantemente di applicare diversi algoritmi ai nuovi esami caricati dai diversi macchinari dell’ospedale. Quando trova una corrispondenza, applica un algoritmo specifico e intraprende l’analisi corrispondente. Prendiamo ad esempio il rilevamento di anomalie in radiografie del torace o il rilevamento di depositi di ferro nel cervello in un esame RM. L’analisi è completamente automatizzata e il medico oltre all’immagine radiologica riceve le informazioni quantitative di QUIBIM. Nelle sperimentazioni cliniche, QUIBIM Precision® centralizza tutti i dati (di immaginografia e non) provenienti dai diversi centri coinvolti in uno studio clinico, rendendo più obiettiva la valutazione della risposta al trattamento.
I meriti di QUIBIM Precision®
QUIBIM Precision® è la prima piattaforma di cloud che consente l’analisi automatizzata di biomarcatori di immaginografia con elevata sensibilità e specificità. È stata certificata dal punto di vista medico per supportare il processo decisionale ed è aperta ai medici di tutto il mondo. Si tratta inoltre di un approccio economico che riduce al minimo la possibilità di diagnosi errate da errore umano e la necessità di un riesame. La piattaforma ha già dimostrato un valore aggiunto nei casi sospetti di carcinoma prostatico con l’algoritmo RM del carcinoma prostatico, tra le altre patologie. Finora, la piattaforma ha un totale di 24 algoritmi e ha analizzato più di 5 milioni di immagini con clienti di 22 paesi diversi. Le applicazioni comprendono il rilevamento di lesioni cerebrali demielinizzanti nella sclerosi multipla, cambiamenti nella morfometria cerebrale come indicazione della malattia di Alzheimer, lesioni tumorali, nonché osteoporosi e osteoartrite. Secondo Alberich-Bayarri «l’inclusione di algoritmi nella nostra piattaforma con tecnologie di intelligenza artificiale brevettate e l’introduzione di nuovi strumenti di visualizzazione sono state fondamentali per il dimensionamento globale dell’azienda». La piattaforma è già utilizzata in 70 ospedali sia nella routine clinica sia nell’ambito di sperimentazioni cliniche. «Ottenere l’autorizzazione da parte dell’ente governativo statunitense per i prodotti alimentari e farmaceutici (FDA) è fondamentale per portare la piattaforma sul mercato statunitense», conclude Alberich-Bayarri.
Parole chiave
QUIBIM Precision, algoritmo, immaginografia, apprendimento automatico, intelligenza artificiale, radiologia, biomarcatori
