Impiegare soluzioni di intelligenza artificiale (AI) nei programmi di screening e diagnosi, per accrescere efficienza operativa, fiducia clinica e risultati per i pazienti. È l’obiettivo ambizioso perseguito da DeepHealth, global company specializzata in radiologia ed informatica sanitaria.
In occasione del primo congresso congiunto dell’area radiologica a Milano l’azienda, sussidiaria controllata di RadNet, ha presentato il suo portfolio integrato di soluzioni che sfruttano algoritmi avanzati di AI per affrontare in modo sempre più efficace le sfide della radiologia, lungo tutta la catena di valore. Le soluzioni sfruttano DeepHealth OS, un avanzato sistema operativo cloud-native, che unifica i dati generati durante il processo di lavoro, così da migliorare i risultati di cura e generare valore in tutto il sistema.
Lo studio
DeepHealth sta puntando sempre di più sul nostro Paese. Ne è una riprova la collaborazione con l’Asl Roma 2 in uno studio condotto su 226 pazienti volto a favorire la diagnosi precoce dei disturbi cognitivi nella popolazione geriatrica. E nello studio ha giocato un ruolo chiave Brain AI di DeepHealth, riconosciuto come software certificato nel Piano Nazionale Demenze. Un software che, secondo Marco Guazzaroni, direttore Uoc Diagnostica per immagini dell’Asl Roma 2, “si colloca alla frontiera dell’innovazione per l’applicazione dell’AI in ambito neurologico”.
La tecnologia infatti, grazie alla segmentazione automatizzata e alla quantificazione delle strutture cerebrali, ha consentito di fare “significativi passi avanti nell’individuazione precoce e nella valutazione dei disturbi cognitivi. In questo modo, possiamo mettere a disposizione dei clinici report completi e un’analisi volumetrica rapida e accurata, strumenti fondamentali per il monitoraggio dell’atrofia celebrale e della progressione della lesione”.
Fari puntati sulla radiologia di ultima generazione per la neurologia che, d’altronde, è “stata sempre antesignana di sviluppi tecnologici innovativi. L’utilizzo dell’AI ha rappresentato un vantaggio per la diagnostica per immagini”, chiarisce Guazzaroni. “Abbiamo dei sistemi di intelligenza artificiale che ci consentono di ridurre l’esposizione del paziente alle radiazioni, a parità di qualità clinica. L’AI diventa una chiave di volta in termini di prevenzione, che aiuta il percorso diagnostico e terapeutico del paziente, perché riusciamo ad avere un valore quantitativo e non più a interpretazione strettamente soggettiva”, conclude Guazzaroni.
L’applicazione di software di AI alla valutazione automatizzata con risonanza magnetica, unita ai test neuropsicologici, permette di incrementare la fiducia nella diagnosi precoce dei disturbi cognitivi”, evidenzia Giovanni Capobianco, direttore Uoc Geriatria transmurale dell’Ospedale-Territorio Asl Roma 2. Un aspetto cruciale, se si considera “il ruolo chiave della diagnosi precoce per affrontare l’emergenza sanitaria rappresentata dai disturbi cognitivi e dalle demenze. L’AI è una grande risorsa e non va demonizzata. Deve essere fruibile per tutti e deve consentire una democratizzazione delle cure. Ma non dobbiamo mai dimenticare che qualunque dato sanitario poggia sulle gambe degli uomini e delle donne in camice bianco”, rimarca Capobianco.
La vision di DeepHealth
“Siamo molto orgogliosi di aver preso parte al progetto”, commenta entusiasta Niccolò Stefani, Vice President of clinical development di DeepHealth. “L’Italia è in prima linea a livello globale nell’integrazione dell’AI in ambito sanitario. Noi puntiamo a sviluppare un ecosistema che tenga insieme i diversi processi di lavoro, fornendo a tutte le figure coinvolte nella cura del paziente una piattaforma in grado di unire la parte clinica e quella amministrativa. In Italia il medico dedica in media la metà del suo tempo ad attività non cliniche – ricorda Stefani – Noi vogliamo focalizzarci anche sulla parte amministrativa, affinché il clinico possa dedicarsi sempre di più al paziente. Il nostro obiettivo, inoltre, è l’ottimizzazione del flusso di lavoro in radiologia. Con l’AI puntiamo ad abbassare i costi della diagnosi e ad avere accesso a un numero maggiore di pazienti”.
Che ruolo riveste l’Italia per una realtà globale come DeepHealth? “In Italia abbiamo trovato un’apertura sull’intelligenza artificiale maggiore rispetto ad altri Paesi. È un mercato importante, nel quale vogliamo avere una presenza diretta: nei prossimi mesi apriremo una sede qui a Milano”.
Le applicazioni in oncologia
Non solo neurologia. La tecnologia di DeepHealth sta supportando l’individuazione del tumore prostatico e l’efficienza dei processi operativi in numerose realtà italiane. Di recente è stato avviato un programma diagnostico avanzato presso il Centro di Riferimento Oncologico (Cro) di Aviano. Il software, spiegano dall’azienda, accelera il processo di analisi delle immagini prostatiche, garantendo alta qualità e precisione diagnostica con l’obiettivo di migliorare i risultati sui pazienti, oltre a rendere disponibili report visuali in un format standardizzato.
Intelligenza artificiale e intelligenza umana
L’uso dell’intelligenza artificiale in sanità porta con sé l’ineludibile dibattito sulla possibilità che l’AI finisca per sostituire il lavoro dei clinici. Non ha dubbi a riguardo Giovanni Capobianco: “Se gli stakeholder sperano di ridurre i costi del personale ricorrendo all’AI, cadranno in una trappola. Non dobbiamo pensare che l’uomo verrà sostituito. Dobbiamo evitare di assecondare le posizioni estreme: da una parte, il tecno-fanatismo di chi crede che la tecnologia rappresenti la panacea di tutti i mali; dall’altra, la posizione di chi si rifugia in quello che io definisco un romanticismo sanitario”.
“L’AI deve aiutarci a recuperare il rapporto medico-paziente”, auspica Guazzaroni. “Se pensiamo che l’intelligenza artificiale possa rappresentare una scorciatoia, ci muoviamo al di fuori di un’etica istituzionale”.
