{"id":3754,"date":"2024-09-25T12:30:00","date_gmt":"2024-09-25T10:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.startupmagazine.it\/?p=3754"},"modified":"2024-09-24T13:53:11","modified_gmt":"2024-09-24T11:53:11","slug":"intelligenza-artificiale-nellimmaginografia-radiologica-oltre-cio-che-vedono-gli-occhi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.startupmagazine.it\/index.php\/2024\/09\/25\/intelligenza-artificiale-nellimmaginografia-radiologica-oltre-cio-che-vedono-gli-occhi\/","title":{"rendered":"Intelligenza artificiale nell\u2019immaginografia radiologica: oltre ci\u00f2 che vedono gli occhi"},"content":{"rendered":"\n

Il progetto QUIBIM Precision<\/a>, finanziato dall\u2019UE, ha sviluppato una tecnica di elaborazione innovativa per immagini radiologiche per valutare eventuali cambiamenti nel corpo. Il progetto ha applicato l\u2019intelligenza artificiale e modelli computazionali avanzati per associare cambiamenti fenotipici a malattie, lesioni o trattamenti farmacologici, offrendo informazioni quantitative sulla natura qualitativa dell\u2019immaginografia radiologica.<\/p>\n\n\n\n

Combinazione di algoritmi e apprendimento automatico in un\u2019unica piattaforma di analisi<\/h2>\n\n\n\n

\u00abQUIBIM Precision\u00ae consente ai medici di effettuare diagnosi pi\u00f9 accurate fornendo ulteriori informazioni estratte dallo stesso campione di immaginografia\u00bb, spiega il dott. Angel Alberich-Bayarri, coordinatore del progetto nonch\u00e9 amministratore delegato e fondatore di QUIBIM. La tecnologia pu\u00f2 essere utilizzata in diverse modalit\u00e0 (risonanza magnetica, tomografia computerizzata, radiografie, PET-CT) e l\u2019obiettivo \u00e8 quello di aiutare i radiologi a rilevare e tracciare in modo pi\u00f9 efficace la progressione delle malattie. QUIBIM Precision\u00ae si basa su algoritmi di apprendimento automatico e di elaborazione delle immagini per esplorare l\u2019immagine e confrontarla con immagini diagnosticate simili in determinati database. La diagnosi si basa su schemi non ovvi per un occhio umano. L\u2019apprendimento automatico \u00e8 implementato in due fasi, prima durante la creazione degli algoritmi e poi a livello di paziente per associare funzionalit\u00e0 di immaginografia e pazienti. Ci\u00f2 consente la scoperta di nuove funzionalit\u00e0 di immaginografia come potenziali biomarcatori di una specifica malattia. La piattaforma \u00e8 utilizzabile sia in ambienti ospedalieri che da aziende farmaceutiche in sperimentazioni cliniche. Negli ospedali, la piattaforma \u00e8 collegata all\u2019archivio di immaginografia e cerca costantemente di applicare diversi algoritmi ai nuovi esami caricati dai diversi macchinari dell\u2019ospedale. Quando trova una corrispondenza, applica un algoritmo specifico e intraprende l\u2019analisi corrispondente. Prendiamo ad esempio il rilevamento di anomalie in radiografie del torace o il rilevamento di depositi di ferro nel cervello in un esame RM. L\u2019analisi \u00e8 completamente automatizzata e il medico oltre all\u2019immagine radiologica riceve le informazioni quantitative di QUIBIM. Nelle sperimentazioni cliniche, QUIBIM Precision\u00ae centralizza tutti i dati (di immaginografia e non) provenienti dai diversi centri coinvolti in uno studio clinico, rendendo pi\u00f9 obiettiva la valutazione della risposta al trattamento.<\/p>\n\n\n\n

I meriti di QUIBIM Precision\u00ae<\/h2>\n\n\n\n

QUIBIM Precision\u00ae \u00e8 la prima piattaforma di cloud che consente l\u2019analisi automatizzata di biomarcatori di immaginografia con elevata sensibilit\u00e0 e specificit\u00e0. \u00c8 stata certificata dal punto di vista medico per supportare il processo decisionale ed \u00e8 aperta ai medici di tutto il mondo. Si tratta inoltre di un approccio economico che riduce al minimo la possibilit\u00e0 di diagnosi errate da errore umano e la necessit\u00e0 di un riesame. La piattaforma ha gi\u00e0 dimostrato un valore aggiunto nei casi sospetti di carcinoma prostatico con l\u2019algoritmo RM del carcinoma prostatico, tra le altre patologie. Finora, la piattaforma ha un totale di 24 algoritmi e ha analizzato pi\u00f9 di 5 milioni di immagini con clienti di 22 paesi diversi. Le applicazioni comprendono il rilevamento di lesioni cerebrali demielinizzanti nella sclerosi multipla, cambiamenti nella morfometria cerebrale come indicazione della malattia di Alzheimer, lesioni tumorali, nonch\u00e9 osteoporosi e osteoartrite. Secondo Alberich-Bayarri \u00abl\u2019inclusione di algoritmi nella nostra piattaforma con tecnologie di intelligenza artificiale brevettate e l\u2019introduzione di nuovi strumenti di visualizzazione sono state fondamentali per il dimensionamento globale dell\u2019azienda\u00bb. La piattaforma \u00e8 gi\u00e0 utilizzata in 70 ospedali sia nella routine clinica sia nell\u2019ambito di sperimentazioni cliniche. \u00abOttenere l\u2019autorizzazione da parte dell\u2019ente governativo statunitense per i prodotti alimentari e farmaceutici (FDA) \u00e8 fondamentale per portare la piattaforma sul mercato statunitense\u00bb, conclude Alberich-Bayarri.<\/p>\n\n\n\n

Riproduzione Cordis<\/em><\/p>\n\n\n\n

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