(Adnkronos) – All'ospedale San Camillo di Roma le radiografie le rivede l'intelligenza artificiale. Un assistente virtuale che 'ci butta un occhio' per fornire un second look, una seconda lettura, in tempo reale. La Radiologia di urgenza/emergenza dell'azienda ospedaliera capitolina – informa l'Ao – da circa 6 mesi ha sperimentato l'implementazione di software di Ai nell'ambito della radiodiagnostica, capaci di offrire supporto alla diagnosi per lesioni osteoarticolari e patologie polmonari. La Uosd Radiologia di emergenza/urgenza del San Camillo, diretta da Michele Galluzzo e afferente al Dipartimento Emergenza Accettazione e delle Chirurgie specialistiche guidato da Pierluigi Marini – spiega una nota – gestisce flussi di lavoro estremamente intensi, sia dal punto di vista del numero di pazienti che della complessità degli esami. E' attiva h24 per 365 giorni l'anno ed effettua un numero totale annuo di prestazioni pari a 84.561, di cui 41.792 esami Tc e 35.084 esami radiografici. Questo richiede particolare attenzione nella refertazione, anche nei momenti più sfavorevoli, come ad esempio di notte. A partire da fine 2023, dunque, un team composto da Galluzzo, da Riccardo Ferrari, dirigente medico della Radiologia di emergenza/urgenza e presidente eletto della sezione di Informatica e Ai della Sirm (Società italiana di radiologia medica ed interventistica), e da Annarita Caporaso, direttore dell'Ingegneria clinica, ha avviato gli studi di fattibilità per implementare la dotazione tecnologica della Radiologia d'urgenza con software alimentati dell'intelligenza artificiale, con l'obiettivo di "ottimizzare e migliorare, grazie alle nuove tecnologie, esiti, tempi e utilizzo delle risorse". E' stato quindi acquisito un software che lavora come 'secondo lettore' delle immagini radiografiche, in grado di individuare lesioni osteotraumatiche quali fratture, lussazioni e versamenti, oltre a lesioni focali dell'osso, e di fornire informazioni di supporto al radiologo nel diagnosticare alcune patologie polmonari in condizioni di urgenza, anche in radiogrammi eseguiti in situazioni difficili, per esempio in pazienti allettati. "L'intelligenza artificiale è una tecnologia con un forte impatto nella diagnostica per immagini – afferma Galluzzo – In condizioni di urgenza è un utile supporto diagnostico per il medico radiologo. Importante sottolineare – precisa – che la tecnologia non sostituisce il medico, ma rappresenta un valido strumento nell'ottica del miglioramento delle performance diagnostiche e gestionali". "In un ambito fortemente tecnologizzato come la radiodiagnostica – aggiunge Ferrari – l'implementazione di tecnologie basate su intelligenza artificiale permette al medico radiologo di utilizzare automazioni e supporto alla diagnosi per poter correttamente interpretare le immagini e diagnosticare le patologie. L'utilizzo di tecnologie di supporto alla diagnosi nella radiologia d'urgenza, e in un reparto ad alta intensità di afflusso come il nostro, vuol dire fornire a colleghi e pazienti le tecnologie più all'avanguardia per la diagnosi e la cura". E' stato necessario un training specifico del personale medico e tecnico – si evidenzia nella nota – con precise istruzioni sui vantaggi e sui limiti dell'uso di queste tecnologie. "Riteniamo che il sistema acquisito abbia un ottimo rapporto qualità prezzo – rimarca Caporaso – aspetto anche quest'ultimo rilevante in un'ottica di garanzia della qualità delle prestazioni erogate nel rispetto comunque del contenimento della spesa sanitaria. Siamo pronti ad acquisire altri software basati sull'Ai che permettano di supportare il radiologo anche in patologie tempo dipendenti, con una prelettura e segnalazione prioritaria dei reperti di particolare interesse e urgenza". Un progetto che si incardina in quello più ampio fortemente voluto dalla direzione strategica – si legge – di portare l'azienda ospedaliera San Camillo-Forlanini a essere prima tra le Ao laziali nell'utilizzo di tecnologie basate su intelligenza artificiale. —[email protected] (Web Info)
‘Ai radiologo’ al San Camillo di Roma, diagnosi con l’assistente virtuale
