L‘Intelligenza Artificiale entra a Ginecologia e produce riduzione dei tempi di esecuzione e supporto al processo decisionale del clinico, accorcia la fase di screening nelle ecografie della diagnosi prenatale, lasciando così più tempo al ginecologo per l’umanizzazione delle cure, cioè più tempo da dedicare alla paziente.
Su questo tema, l’Uoc Ginecologia B diretta dal dott. Valentino Bergamini è già in network con i colleghi degli ospedali Mangiagalli di Milano e Gaslini di Genova, che oggi erano in sala Marani per il convegno “Artificial Intelligence in prenatal diagnosis: hands on” e la sperimentazione sugli ecografi di ultima generazione con algoritmo di AI.
La formazione del personale è la tappa fondamentale, in attesa dell’acquisto dei nuovi software, prima dell’applicazione clinica. Oltre al direttore Bergamini, erano presenti i medici della sua équipe: Francesca Presti, Daniela Scozzola, Elena Mantovani, Irene Padovani, Chiara Casola e Nikos Papadopoulos. Per il Gaslini il prof Federico Prefumo e per la Mangiagalli dott.ssa Simona Boito. Presente anche
L’Intelligenza Artificiale può migliorare la qualità dell’immagine in fase di acquisizione tramite processi di elaborazione e mitigazione del rumore, supportando il clinico durante lo svolgimento dell’esame. Inoltre, in fase di raccolta dati, l’AI può automatizzare una serie di misurazioni per ottimizzare quanto più possibile il flusso di lavoro dell’operatore.
In particolare, l’AI può essere applicata nella diagnosi prenatale per lo studio delle malformazioni fetali dei vari apparati. Secondo il registro Eurocat, infatti, il riconoscimento nell’esame ecografico di screening per patologie fetali si attesta al 30% in Italia e al 33% in altri paesi europeo e in UK. È quindi emerso che la problematica principale sia legata alla qualità dell’immagine scadente, talvolta ad acquisizioni scorrette da parte degli operatori.
Sono quindi state sviluppate nuove tecnologie per acquisire in modo automatico le misurazioni riconoscendo i piani più appropriati in pochi secondi. Queste tecnologie possono essere applicate anche nell’ambito della valutazione volumetrica mediante lo studio dei vari piani ottenuti tramite poche scansioni. In particolare, nell’ambito della neurosonologia fetale, dell’ecocardiografia fetale e della valutazione dello scheletro, l’applicazione di questi algoritmi facilita l’individuazione delle problematiche ottenendo una migliore possibilità di diagnosi e trattamento.
Dott.ssa Francesca Presti: “L’AI migliora la qualità dell’immagine e aiuta la qualità dell’esame, permettendo una maggiore identificazione di eventuali patologie. Ha anche un ruolo fondamentale per l’apprendimento della tecnica ecografica ostetrica. Grazie all’utilizzo di algoritmi e infrastrutture AI è possibile infatti acquisire, archiviare, visualizzare e condividere le immagini ecografiche. Lo storage delle immagini facilita lo studio e il confronto da parte dei medici e la condivisione tra diverse strutture sanitarie per un approfondimento diagnostico con ecografisti esperti dei centri di secondo livello come il nostro. Non dobbiamo ovviamente dimenticarci dell’importanza del ruolo del clinico, che continua e continuerà a essere fondamentale”.
Dott.sa Daniela Scozzola:“La macchina aiuta il medico nella precisione, ricordiamo che è un supporto e non un sostituto dei sanitari. I nuovi software possono avere funzioni diverse ma ci vorrà ancora tempo perché acquisiscano dati comparabili alle competenze cliniche di strutture di secondo livello specialistico come è Aoui e altri ospedali importanti. La velocizzazione del livello diagnostico è già un traguardo importante”.
