AFFILIAZIONE
sc ingegneria clinica aziendale, fondazione irccs policlinico san matteo
AUTORE PRINCIPALE
Ing. Silveri Giulia
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GRUPPO DI LAVORO
Ing. La Salvia Marco – dip. ingegneria industriale e dell’informazione, università di pavia, pavia, pavia
Ing. Torti Emanuele – dip. ingegneria industriale e dell’informazione, università di pavia, pavia, pavia
Ing. Lago Giacomo – dip. ingegneria industriale e dell’informazione, università di pavia, pavia, pavia
Ing Roccasalva Marco – sc ingegneria clinica aziendale, fondazione irccs policlinico san matteo, pavia
Ing. Ragazzo Veronica – sc ingegneria clinica aziendale, fondazione irccs policlinico san matteo, pavia
Ing. Silveri Giulia – sc ingegneria clinica aziendale, fondazione irccs policlinico san matteo, pavia
Rossella Massimo – istituto nazionale di fisica nucleare sezione pavia, pavia
Ing. Lago Paolo – sc ingegneria clinica aziendale, fondazione irccs policlinico san matteo, pavia
Prof. Leporati Francesco – dip. ingegneria industriale e dell’informazione, università di pavia, pavia, pavia
AREA TEMATICA
Applicazioni di intelligenza artificiale in sanità
ABSTRACT
La diagnosi precoce del tumore è fondamentale per aumentare il tasso di sopravvivenza dei pazienti. Diversi strumenti e metodologie sono attualmente utilizzati per lo screening dei tumori, tuttavia, queste procedure hanno diversi limiti in termini di efficacia, effetti secondari, costi o accuratezza. I progressi nella ricerca medica sull’uso di sistemi di imaging iperspettrale (HSI) combinati con algoritmi di intelligenza artificiale (AI) sono un valido supporto nello sviluppo di strumenti non invasivi per lo screening del tumore e la diagnosi precoce, migliorando l’erogazione dell’assistenza sanitaria e assicurando una riduzione degli errori e dei ritardi durante le visite mediche. HSI è una modalità di imaging emergente che combina metodi di imaging e spettroscopia convenzionali per acquisire informazioni spaziali e spettrali. L’attenzione alla tematica e all’implicazione clinica ha pilotato all’uso della HSI per lo screening non invasivo del tumore del derma in vivo con l’obiettivo di fornire uno strumento non invasivo che potrebbe essere utilizzato per il supporto clinico in situ nella diagnosi del tumore del derma durante la pratica clinica. I sistemi utilizzano dati multimodali (imaging HS e HD, combinati con dati tabulari del paziente) per sviluppare algoritmi robusti e affidabili. Sono esplorate diverse tecniche di AI per sfruttare le possibili interazioni tra i molteplici set di dati generati all’interno del progetto dai diversi tipi di tumore. Gli algoritmi di AI sono implementati su acceleratori hardware specifici per ottenere l’elaborazione in tempo reale. I sistemi sono convalidati in ambiente clinico acquisendo dati reali e utilizzando interfacce utente personalizzate e facili da usare. I risultati sono valutati da esperti e confrontati con le tecniche attualmente impiegate per lo screening e la diagnosi precoce del tumore del derma. L’utilizzo del sistema nella pratica medica quotidiana ha come obiettivo di: migliorare la sensibilità e la specificità di almeno il 10% rispetto alle attuali tecniche; ridurre gli usi delle risorse sanitarie; aumentare i tassi di partecipazione allo screening, se la tecnologia viene adottata nelle cure primarie. All’interno della Fondazione IRCCS Policlinico San Matteo è stata valutata positivamente l’accettabilità clinica dell’utilizzo di tale metodica verificando la sicurezza, le prestazioni e i benefici clinici, conseguentemente un sistema di acquisizione è stato testato nella pratica clinica.
