Una innovazione rivoluzionaria nel campo della radiologia: è il sistema operativo cloud-native targato DeepHealth, illustrato nel corso del congresso congiunto dell’area radiologica celebrato a Milano. Questa diagnostica sofisticata elimina la frammentazione e riunisce tutte le funzioni in un ambiente di lavoro unico, dal quale attingere informazioni personalizzate supportate dall’Intelligenza Artificiale. Ciò significa avere accesso a un database interattivo continuamente aggiornato, un sistema che ottimizza la gestione dei flussi di lavoro e la validità dei risultati. DeepHealth, una sussidiaria controllata dal colosso RadNet, ha presentato un sistema operativo flessibile, progettato per adattarsi alle dimensioni di qualsiasi struttura sanitaria, una architettura aperta che attraverso l’esperienza migliora l’accuratezza, velocizza le procedure e abbatte i costi della diagnostica in un colpo solo.

Durante la conferenza stampa milanese sono stati annunciati i risultati ottenuti nelle indagini neuroradiologiche finalizzate a documentare l’atrofia dell’ippocampo, variamente correlata al deterioramento mentale di Alzheimer. Ma si è parlato anche di applicazioni per quanto riguarda mammella, polmone e prostata. In particolare Giovanni Capobianco, direttore della Geriatria Transmurale Ospedale-Territorio ASL Roma2, ha presentato i risultati ottenuti con il software Brain AI. Questo strumento ha dimostrato una correlazione dell’86% con i test neuropsicologici nell’individuazione dell’atrofia dell’ippocampo associata alla demenza di Alzheimer. Certificato nel Piano Nazionale Demenze, il software ha avuto un ruolo chiave nell’ambito dello studio condotto da Capobianco. La segmentazione della volumetria cerebrale eseguita con Risonanza Magnetica (MRI) ha mostrato una spiccata sensibilità nell’individuare l’atrofia ippocampale associata alla demenza, segno precoce del declino cognitivo. L’applicazione di software, in associazione ai test neuropsicologici avanzati e alla clinica, permette di incrementare la confidenza nella diagnosi precoce. I risultati sono legati a un approccio integrato: clinico, neuropsicologico, neuroradiologico avanzato basato su intelligenza artificiale”. “Il software utilizzato nell’ambito dello studio condotto presso l’ASL Roma 2 – ha commentato da parte sua Marco Guazzaroni, direttore della Diagnostica per Immagini ASL Roma 2 – ha reso possibili significativi passi avanti per l’individuazione precoce e la valutazione dei disturbi cognitivi, grazie alla segmentazione automatizzata e alla quantificazione delle strutture cerebrali. Questo mette a disposizione dei clinici un’analisi volumetrica rapida e accurata e report completi, fondamentali per il monitoraggio dell’atrofia cerebrale e della progressione della lesione”.

L’Italia è in pole position a livello globale per l’integrazione dell’ intelligenza artificiale in ambito sanitario. “Le nostre soluzioni – ha spiegato Niccolò Stefani, vicepresidente clinical development di DeepHealth – stanno già generando valore. Puntiamo a rendere possibile l’identificazione precoce dei tumori con un elevato grado di affidabilità, alla messa a fattor comune di processi di lavoro che oggi funzionano a silos”. In oncologia, la tecnologia DeepHealth supporta varie applicazioni, tra queste l’individuazione precoce del tumore della prostata e del tumore del polmone. Il software supportato rende possibile accelerare il processo di acquisizione e analisi delle immagini dei tessuti, garantendo qualità e precisione diagnostica. Oltre 15 milioni di esami sono eseguiti ogni anno con soluzioni DeepHealth, oltre 2 milioni le diagnosi supportate dalla intelligenza artificiale.

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