Radiomica: l’intelligenza artificiale applicata all’analisi delle immagini radiologiche

Cos’è la radiomica?

La radiomica è un campo emergente della radiologia che consiste nell’estrazione di informazioni quantitative da immagini radiologiche, utilizzando algoritmi avanzati e l’intelligenza artificiale.

Qual’è l’idea alla base della radiomica?

L’idea alla base della radiomica è che le immagini radiologiche digitali contengano molte più informazioni di quelle immediatamente accessibili dall’occhio umano e che, attraverso sofisticati algoritmi matematici, sia possibile estrarre queste informazioni a scopi clinici.

Qual è l’obiettivo della radiomica?

L’obiettivo principale della radiomica è quello di trasformare le immagini mediche, come le scansioni di TAC e le risonanze magnetiche, in dati quantificabili e interpretabili che possono essere utilizzati per aiutare nella diagnosi precoce, nella prognosi e nella personalizzazione dei trattamenti per i pazienti.

Che relazione c’è tra radiomica e intelligenza artificiale?

In estrema sintesi si può affermare che l’intelligenza artificiale è uno strumento necessario per realizzare i modelli basati sulla radiomica. L’estrazione e l’analisi dei dati quantitativi estrapolati dalle immagini digitali infatti non può essere eseguita dall’operatore umano o attraverso metodi statistici “classici”. I metodi e i modelli di apprendimento automatico (machine learning) e di apprendimento profondo (deep learning), basati sulle reti neurali, consentono di elaborare questa grande quantità di dati e ottenere informazioni a scopo diagnostico.

Come funziona la radiomica?

La costruzione di un modello radiomico prevede diverse fasi a seconda del tipo di obiettivo e di strumenti adottati per l’analisi. In generale, un approccio classico prevede :

1. Segmentazione preliminare in cui un radiologo esperto identifica delle regioni di interesse (per esempio, un nodulo polmonare) sulle immagini di un dataset. La segmentazione può essere anche automatizzata mediante programmi a loro volta sviluppati con l’intelligenza artificiale. 
2. Estrazione delle features Successivamente si estrae un vasto insieme di caratteristiche o “features” dalle regioni precedentemente delimitate utilizzando algoritmi computazionali. Queste features spaziano da quelle più semplici (forma, dimensioni, margini), analoghe agli aspetti qualitativi valutati dal radiologo, a più complesse e astratte calcolate attraverso equazioni matematiche.
3. Creazione di database Il risultato di questo processo è un insieme di dati numerici che possono essere espressi in forma tabulare (all’interno di una tabella) e che rappresentano il contenuto informativo depositato all’interno dell’immagine digitale.
4. Analisi Successivamente, attraverso dei metodi di apprendimento statistico automatico, queste features vengono analizzate, filtrate e correlate con dati clinici e biologici per estrarre informazioni significative.

Quali sono i vantaggi della radiomica rispetto all’interpretazione visiva delle immagini mediche?

Rispetto all’interpretazione visiva delle immagini mediche, la radiomica consente un’analisi più oggettiva e riproducibile delle immagini, riducendo il rischio di errore umano. Inoltre, la radiomica consente l’analisi di una vasta gamma di caratteristiche che potrebbero non essere visibili a occhio nudo, consentendo una valutazione più completa e dettagliata delle immagini.

Quali sono le applicazioni della radiomica nella pratica clinica?

La radiomica ha molteplici applicazioni nella pratica clinica, tra cui la diagnosi precoce di malattie, la valutazione della risposta al trattamento, la prognosi dei pazienti e la guida alla terapia personalizzata. Può essere utilizzata in una varietà di specialità mediche, tra cui oncologia, neurologia, cardiologia e radiologia.

La radiomica può sostituire il lavoro del radiologo?

L’approccio radiomico è complementare all’interpretazione visiva ma non può sostituire il giudizio finale del radiologo. Più in generale, tutti i modelli guidati dall’intelligenza artificiale, per quanto estremamente performanti nell’esecuzione di determinati compiti, non sono in grado di contemplare tutte le variabili (cliniche, relazionali, psicologiche e organizzative) che si incontrano nella pratica clinica e che sottendono ai processi decisionali in ambito sanitario.

Quali sono le sfide associate alla radiomica?

Nonostante i numerosi vantaggi, ci sono anche sfide associate alla radiomica. Queste includono la standardizzazione dei protocolli di acquisizione delle immagini, la necessità di dataset di immagini radiologiche di alta qualità e di dimensioni significative, nonché la validazione e la riproducibilità dei risultati ottenuti attraverso l’analisi radiomica.

Qual è il futuro della radiomica?

Il futuro della radiomica è promettente, con il potenziale di trasformare radicalmente la pratica medica. Si prevede che la radiomica continuerà a evolversi con l’avanzamento della tecnologia informatica e dell’intelligenza artificiale, portando a miglioramenti significativi nella diagnosi e nella gestione delle malattie.