L’intelligenza artificiale (AI) sta cambiando radicalmente il panorama della radiologia, portando innovazioni in ogni fase del flusso di lavoro, dalla pianificazione dell’esame alla refertazione finale. La capacità dell’AI di migliorare l’efficienza, la precisione e la personalizzazione delle diagnosi sta trasformando il modo in cui i professionisti del settore trattano i pazienti e gestiscono le immagini diagnostiche. Di seguito vengono esplorate le principali applicazioni dell’AI in radiologia.
Pianificazione dell’Esame
La pianificazione dell’esame è una fase fondamentale per una corretta allocazione delle risorse all’interno dei reparti di radiologia e per garantire che il radiologo abbia tutte le informazioni necessarie per una diagnosi accurata. L’AI può ottimizzare la verifica delle richieste di esame e il controllo delle indicazioni cliniche, supportando i radiologi nell’accesso ai dati clinici del paziente.
Posizionamento del Paziente
Un corretto posizionamento del paziente è essenziale per ottenere immagini diagnostiche di alta qualità e per minimizzare l’esposizione alle radiazioni. Sono stati sviluppati strumenti AI che consentono di automatizzare il posizionamento del paziente durante le scansioni, ottimizzando la centratura e riducendo la necessità di correzioni manuali. Ciò non solo migliora la qualità delle immagini, ma aiuta anche a ridurre il rischio di errori, limitando il numero di ripetizioni delle scansioni e riducendo il carico radiologico per il paziente.
Somministrazione del Mezzo di Contrasto
L’AI gioca un ruolo chiave nell’ottimizzazione della somministrazione del mezzo di contrasto. Algoritmi avanzati possono calcolare la dose e la velocità di iniezione in base alle caratteristiche specifiche del paziente, come l’età, il peso e la condizione fisica, minimizzando sprechi e riducendo i rischi. Inoltre, come accennato nel paragrafo seguente, attraverso reti neurali generative alcuni studi hanno dimostrato di poter generare immagini virtuali che riproducono l’effetto del contrasto a partire da immagini basali, riducendo la necessità di ripetute somministrazioni invasive, risparmiando tempo, costi e riducendo l’impatto ambientale.
Ricostruzione delle Immagini
La ricostruzione delle immagini radiologiche è una parte fondamentale della diagnostica. Le tecniche tradizionali di ricostruzione (back projection o iterative) sono spesso limitate e affette da rumore e artefatti. Con l’adozione di algoritmi di deep learning per la ricostruzione delle immagini, è possibile ottenere immagini di qualità superiore anche con esposizioni a bassa dose di radiazioni. I metodi di ricostruzione basati su deep learning riducono il rumore nelle immagini e accelerano i tempi di ricostruzione, offrendo vantaggi significativi in situazioni di emergenza o in contesti sensibili come la radiologia pediatrica.
Segmentazione Automatica delle Immagini
La segmentazione delle immagini è un passaggio cruciale per isolare le regioni di interesse (ROI), come lesioni, organi e altre strutture anatomiche, che richiedono ulteriori analisi. Tradizionalmente eseguita manualmente, la segmentazione automatica tramite AI ha rivoluzionato questo processo, migliorando sia la velocità che la precisione. Gli strumenti di segmentazioni automatica oggi si basano soprattutto su reti neurali profonde e possono svolgere un ruolo importante, tra gli altri, nella pianificazione chirurgica e radioterapica, nonchè nel monitoraggio delle malattie oncologiche, facilitando la misurazione delle lesioni e il follow up.
Classificazione e Caratterizzazione delle Lesioni
L’identificazione e la classificazione delle lesioni sono compiti fondamentali in radiologia, resi ancora più precisi grazie all’intelligenza artificiale. L’AI supporta il rilevamento di fratture e altre anomalie, ma la vera sfida risiede nella classificazione, che può variare dalla distinzione tra lesioni benigne e maligne fino a sottotipi istologici o molecolari. Un’area particolarmente promettente è l’analisi radiomica, che estrae informazioni quantitative dalle immagini, come la forma e la texture delle lesioni, permettendo di ottenere dati biologici e molecolari senza necessitare di biopsie invasive. Questo approccio non solo aiuta nella classificazione accurata delle lesioni, ma consente anche un monitoraggio terapeutico più preciso e una pianificazione del trattamento più personalizzata, limitando l’invasività delle procedure tradizionali.
Reporting e Comunicazione
La refertazione radiologica è un processo cruciale, ma potenzialmente soggetto a discrezionalità e errori che possono compromettere la comunicazione. L’intelligenza artificiale, tramite modelli di linguaggio naturale (NLP), può schematizzare le informazioni per produrre referti più standardizzati e, al contempo, tradurre il linguaggio tecnico in termini più comprensibili per i pazienti. Inoltre, la generazione automatica di referti strutturati migliora il recupero delle informazioni, facilitando la comunicazione tra radiologi e clinici e riducendo gli errori derivanti da incomprensioni o ambiguità.
Ricerca di Informazioni e Assistenza al Radiologo
Gli assistenti virtuali basati su AI stanno diventando strumenti indispensabili per i radiologi, aiutandoli a raccogliere informazioni cliniche, rispondere a domande tecniche e fornire supporto nella diagnosi differenziale. Questi assistenti riducono il carico cognitivo, consentendo ai radiologi di concentrarsi sulle attività più critiche, e migliorano la velocità e l’efficacia nell’accesso alle informazioni necessarie durante la diagnosi.
