Nel Dipartimento di Scienze Radiologiche dell’Azienda ospedaliera universitaria (AOU) delle Marche (Aoum), saranno prossimamente attivi quattro software avanzati di intelligenza artificiale. Il Dipartimento è diretto dal professor Andrea Giovagnoni che dirige anche il Centro Interdipartimentale di Artificial Intelligence & Digital Health (AI&DH) dell'Università Politecnica delle Marche (Univpm).

Questo nuovo sistema, unico nelle Marche, ottimizzerà la diagnostica radiologica rendendola un elemento cruciale nel processo decisionale dei pazienti complessi che si rivolgono all’ospedale anconetano e nel presidio pediatrico del Salesi.

Software AI per applicazioni diagnostiche specifiche

I quattro software implementati verranno sviluppati e attivati come supporto a specifiche esigenze diagnostiche. Si tratta di: BoneView, dedicato all'individuazione delle lesioni traumatiche scheletriche (ricerca fratture). BoneMetrics, adottato per automatizzare le misurazioni in ambito muscolo-scheletrico. BoneAge, dedicato al calcolo dell'età ossea basato sull'analisi radiografica della mano. Infine ChestView, progettato per l'individuazione di patologie polmonari su radiografie del torace.

Il professor Enrico Quagliarini ha dichiarato: "La collaborazione con l'Azienda Ospedaliero Universitaria delle Marche rappresenta un modello virtuoso di integrazione tra ricerca, innovazione e assistenza. Inoltre, innalza la qualità diagnostica e terapeutica, garantendo una formazione di eccellenza per studenti e medici in specializzazione".

Secondo il professor Giovagnoni: "L’uso di questi sistemi potrà coadiuvare il radiologo in particolari condizioni di stress da alti carichi di lavoro o di complessità clinica, riducendo gli errori e i tempi di diagnosi particolarmente utili nelle radiologie di pronto soccorso o nei centri diagnostici più periferici, dove non è assicurata la presenza di un radiologo in sede durante l'esecuzione dell'indagine (triage radiologico)".

Benefici organizzativi e clinici dell’IA in Radiologia

I quattro software promettono benefici che si ripercuoteranno anche sull’organizzazione dei servizi. Una maggiore affidabilità nella valutazione degli esami negativi permetterà di evitare indagini di secondo livello non necessarie, con una conseguente riduzione dei tempi di attesa per i pazienti e un miglioramento del flusso di lavoro clinico.

Il direttore generale, Marco Gozzini, conclude sostenendo che: "L’IA come partner a supporto dell'accuratezza nelle terapie e delle decisioni cliniche, entrambe finalizzate alla medicina personalizzata, tema ormai centrale per il futuro della cura".