Negli ultimi anni il settore sanitario ha integrato rapidamente apprendimento automatico, algoritmi avanzati e intelligenza artificiale (IA) per perseguire la medicina di precisione. La tecnologia avanzata scansiona e analizza i big data per formulare diagnosi pertinenti e individuare varie malattie.
Il rilevamento delle immagini basato sull'intelligenza artificiale migliora le capacità di previsione dei risultati relativi ai pazienti tramite l'analisi dei big data: converte le immagini acquisite in dati prima di analizzare le informazioni per individuare le anomalie. Questi risultati consentono ai radiologi di identificare i primi segni di malattia e sviluppare un piano di trattamento personalizzato.
La rapida adozione di dispositivi di imaging basati sull'intelligenza artificiale (in casi d'uso come raggi X, risonanza magnetica e scansioni TC) e i crescenti investimenti in tecnologie avanzate per l'assistenza sanitaria hanno portato a un aumento dell'adozione e dell'utilizzo di tali dispositivi. Gli investimenti sono iniziati nel 2016 quando l'intelligenza artificiale offriva già grandi promesse e da allora l'IA ha continuato a svolgere un ruolo fondamentale in medicina. In effetti, i rapporti di mercato prevedono che il rilevamento delle immagini basato sull'IA potrà generare un tasso annuo di crescita composto (CAGR) pari al 30,4% entro il 2026 (Mordor Intelligence, 2021).
In questo articolo, metteremo in evidenza la crescita del rilevamento delle immagini basato sull'IA nell'individuazione e nella prevenzione delle malattie, discuteremo il ruolo dei radiologi in questa evoluzione e analizzeremo le implicazioni del futuro dell'IA.
Sfruttare il rilevamento delle immagini basato sull'IA per la diagnosi precoce delle malattie
Nel corso degli anni, l'intelligenza artificiale ha iniziato a dominare il settore dell'assistenza sanitaria grazie alla sua maggiore specificità e ai tassi di richiamo inferiori. Questi aspetti aumentano i livelli di produttività e l'efficienza delle prestazioni nella diagnosi di varie malattie. L'imaging diagnostico avanzato consente ai radiologi di rilevare i primi segni di cancro, tumori e altre malattie.
L'intervento in tempo reale può migliorare il tasso di sopravvivenza e aiutare i medici a sviluppare un piano di trattamento personalizzato in base ai dati acquisiti. Il Journal of the American College of Radiology presenta il futuro del rilevamento delle immagini basato sull'IA nell'assistenza sanitaria elencando le sue diverse applicazioni e la relativa domanda di mercato. Un recente rapporto del Journal of the American College of Radiology del Dottor Alan Alexander ha stimato che attualmente l'uso dei dispositivi di imaging basati sull'IA va dalle scansioni TC (90%), alla risonanza magnetica (60%), ai raggi X (56%).
I professionisti del settore sanitario sono impazienti di poter utilizzare i dispositivi di imaging basati sull'intelligenza artificiale anziché le procedure di biopsia. L'approccio non invasivo di tali dispositivi per la diagnosi e l'individuazione delle patologie contribuisce a evitare le sgradite complicanze che i medici sperimentano durante una biopsia. I risultati sono relativamente più accurati e precisi rispetto ai metodi diagnostici convenzionali. Ad esempio, con l'assistenza della tecnologia avanzata le scansioni TC sono in grado di identificare precocemente mutazioni e lesioni genetiche.
Inoltre, questa metodologia è in grado di misurare piccole anomalie radiografiche che prima non sarebbero state rilevabili. L'intelligenza artificiale utilizza l'apprendimento automatico prerequisito e gli algoritmi per individuare pattern e anomalie dei tessuti. La sua elevata sensibilità consente a questi dispositivi di rilevare pattern incoerenti a un livello che i radiologi non sono in grado di identificare durante la consultazione iniziale o con letture a livello superficiale.
Radiologi e intelligenza artificiale: l'IA sostituirà i medici?
Ci si potrebbe chiedere se la crescita costante dei dispositivi basati sull'IA nell'assistenza sanitaria porterà alla sostituzione dei radiologi. Anche se questo sembra un risultato inevitabile dell'adozione dell'IA, i professionisti del settore medico sanno che la loro presenza ha pari importanza.
Innanzitutto il rilevamento delle immagini basato sull'IA è attualmente in fase di sviluppo. Inoltre, è necessario ricordare che il processo decisionale richiede attitudine e conoscenze mediche al di là dei risultati basati sugli algoritmi.
Pertanto, anche se l'imaging basato sull'IA supera le tecniche diagnostiche tradizionali dal punto di vista quantitativo, non può eguagliare l'accuratezza umana nel processo decisionale medico. Per ora, è opportuno considerare l'integrazione dell'apprendimento automatico come soluzione diagnostica supplementare per alcune malattie.
Può aiutare i radiologi interessati ad aumentare la produttività, riducendo il tempo clinico e migliorando le esperienze dei pazienti.
Un recente articolo, pubblicato su The Lancet, osserva anche che i radiologi possono ottimizzare i risultati dei pazienti se considerano specifici inconvenienti correlati all'IA. Ad esempio, una diagnosi precoce potrebbe essere difficile da dimostrare se i risultati indicano anomalie che non hanno un ampio supporto scientifico. Allo stesso modo, la "sovradiagnosi a seguito di mutamenti di scarsa entità" può generare falsi positivi. I radiologi devono utilizzare la propria esperienza per confrontare i sintomi e formulare la diagnosi corretta. In breve, il rilevamento delle immagini basato sull'IA richiede ancora il supporto umano per realizzare il suo potenziale.
Il futuro dell'imaging basato sull'IA
La fiducia nell'imaging medico è aumentata notevolmente nell'ultimo decennio. Con il miglioramento delle reti di apprendimento automatico, il rilevamento e l'interpretazione delle immagini mediche miglioreranno. Per questo motivo, molte grandi aziende e programmi di ricerca investono in sensori di immagine basati sull'IA.
Ad esempio, Google Health mira a "ridurre il piano di trattamento e migliorare l'efficienza della radioterapia" collaborando con Mayo Clinic per configurare un algoritmo in grado di separare i tessuti e gli organi sani dai tumori. L'azienda tecnologica ha inoltre investito in soluzioni di imaging basate sull'intelligenza artificiale per rilevare malattie degli occhi, cancro al seno e cancro ai polmoni.
In più, il successo del rilevamento delle immagini basato sull'IA ha dato origine allo sviluppo dell'imaging medico 3D in realtà aumentata. Attualmente, i ricercatori stanno testando prototipi che consentono ai medici di utilizzare cuffie a realtà aumentata per visualizzare organi e tessuti affetti da patologie. In alternativa, l'imaging 3D può essere utilizzato anche per osservare ostruzioni, tessuti cicatrizzati e tumori da varie angolazioni. I chirurghi potranno utilizzare queste informazioni per concentrarsi esclusivamente sui siti di destinazione durante un'operazione.
L'integrazione della diagnostica avanzata con l'imaging medico può portare a intuizioni di importanza vitale su varie malattie, lesioni (comprese fratture e lesioni muscoloscheletriche) e condizioni. Gli operatori sanitari possono generare dati che potrebbero non essere in grado di identificare senza un ausilio visivo. Gli elevati tassi di sensibilità e accuratezza portano a piani di trattamento di successo.
Alla fine, il crescente interesse per il rilevamento delle immagini basato sull'IA renderà la tecnologia diagnostica più accessibile e pratica.