Intelligenza artificiale. Lo studio del Poma: «È precisa e veloce»



L’intelligenza artificiale si dimostra precisa e altamente efficace nell’analisi delle immagini Tac e nella pianificazione delle procedure endovascolari. Questo, il risultato di una ricerca condotta dal Carlo Poma e recentemente pubblicata sulla rivista scientifica internazionale Physical and Engineering Sciences in Medicine.

La domanda a cui i medici e fisici medici di Asst hanno cercato di rispondere era: l’intelligenza artificiale può avere un ruolo nell’analisi e nella refertazione delle angiografie-TC eseguite per la misurazione dei vasi prima dell’impianto transcatetere della valvola aortica (procedura spesso indicata con l’acronimo inglese Tavi)?

L’analisi, durata due anni, ha coinvolto i reparti di Radiologia (diretta prima da Stefano Colopi e ora da Michela Oliva), Fisica Sanitaria (diretta da Giampietro Barai) e Cardiologia (diretta da Corrado Lettieri).

L’angiografia-TC prima degli interventi di chirurgia endovascolare è il metodo standard di imaging non invasivo per la valutazione dell’aorta e dei siti di accesso. Un referto dettagliato è cruciale per una corretta pianificazione.

È stata valutata l’accuratezza dell’algoritmo di intelligenza artificiale, che si trova all’interno di un software radiologico. Sono state analizzate le immagini di 50 angiografie-TC.

Due radiologi con esperienza in imaging vascolare hanno verificato manualmente i diametri in nove posizioni di riferimento secondo le linee guida dell’American Heart Association: sono stati ottenuti 450 valori. Si sono applicati diversi test statistici, dimostrando che nella maggior parte dei casi le misurazioni erano equivalenti ai valori ottenuti dall’intelligenza artificiale.

La precisione dell’algoritmo diventava minore avvicinandosi alla valvola aortica. La refertazione assistita da intelligenza artificiale promette un’alta efficienza, una riduzione delle variabilità interosservatore e un risparmio di tempo.



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