DIGITAL PATHOLOGY E AI – L’ESPERIENZA DELL’AOU FEDERICO II DI NAPOLI

Vista la necessità di rafforzare i percorsi e i processi di lavorazione del Laboratorio di Anatomia Patologica, l’AOU Federico II, nell’ambito del progetto POR Campania FESR 2014-2020, obiettivo specifico 2.2, azione 2.2.1, ha deciso di investire sulla Digital Pathology dotandosi di soluzioni sia hardware che software, per l’acquisizione, la gestione, la condivisione e l’interpretazione delle informazioni di anatomia patologica, inclusi vetrini e dati, in un ambiente completamente digitale, al fine di supportare la diagnosi di precisione per cure sempre più personalizzate.

Nello specifico, l’AOU Federico II si è dotata di:
• un software di Digital Pathology, integrato con il LIS Winsap 3.0 di Anatomia Patologica in uso presso l’AOU ed interoperabile con gli strumenti diagnostici del laboratorio di Anatomia Patologica (es: scanner di vetrini);
• strumenti diagnostici di ultima generazione: scanner digitali automatizzati per vetrini, workstation di refertazione, stampanti per vetrini e per etichette QR-Code, stampanti per biocassette, server, tissue microarrayer (TMA) semiautomatic.

Le immagini di digital pathology possono essere archiviate verso il PACS aziendale e successivamente recuperate, condivise a distanza tra colleghi ed analizzate mediante tecniche di intelligenza artificiale supportando il patologo ed il medico durante le fasi di diagnosi, prognosi e trattamento terapeutico garantendo un servizio di cura per il paziente più efficiente e di elevata qualità.

La patologia digitale e l’uso dell’intelligenza artificiale si apprestano a rappresentare una nuova “rivoluzione” nel campo della patologia e a cambiare di conseguenza il ruolo del patologo nel percorso diagnostico-terapeutico del paziente consentendo di:
• Migliorare il processo di diagnosi in termini di tempo e precisione;
• Aumentare l’efficienza e la produttività attraverso un elevato livello di automazione, standardizzazione delle procedure e gestione paperless;
• Aumentare il livello di servizio ai pazienti;
• Facilitare le attività di second opinion e consentire processi diagnostici a distanza;
• Creare gradualmente un archivio digitale dei vetrini che possa essere utilizzato non solo per il processo diagnostico ma anche per scopi di ricerca, educazionali e sviluppo di nuovi algoritmi AI.