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Otto nuovi algoritmi per capire le anomalie radiografiche

GE Healthcare ha lanciato otto nuovi algoritmi che permettono di analizzare rapidamente i risultati delle radiografie al torace e di segnalare anomalie ai radiologi, permettendogli di identificare malattie come la polmonite, che può essere indicativa di infezione da coronavirus, oltre a tubercolosi, noduli e altre patologie individuabili grazie ai raggi X.

Il set di strumenti digitali è chiamato Thoracic Care Suite e nasce dalla collaborazione con Lunit, società sudcoreana specializzata in software medici basati su intelligenza artificiale.

Ad oggi, più di 10.185.374 di casi[1] di Covid-19 sono stati confermati in tutto il mondo, mettendo a dura prova radiologi, tecnici e medici. Mentre in alcune aree la diffusione del virus si stabilizza, i medici continuano ad avere bisogno di strumenti che li aiutino a gestire i nuovi casi e le complicazioni causate dal virus – tra cui polmonite e difficoltà respiratoria acuta – obbligando i radiologi a leggere rapidamente gli esami a raggi X del torace dei pazienti sospetti. Con circa 1,44 miliardi di esami a raggi X toracici svolti ogni anno[2] i radiologi sono costantemente sotto pressione, soprattutto perché potrebbero essere alla ricerca di più indicazioni per ogni esame.

La nuova soluzione di GE Healthcare sfrutta la potenza degli algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare automaticamente le immagini ed evidenziare la presenza di otto anomalie radiologiche, tra cui un sospetto di polmonite, che può indicare la presenza di Covid-19.

Leggendo il report dei sistemi di archiviazione delle immagini (PACS) i radiologi possono trovare rapidamente il grado di anomalia per ciascuna delle otto possibili malattie inserite in archivio (tubercolosi, atelettasia, calcificazione, cardiomegalia, fibrosi, allargamento del mediastino, nodulo e versamento pleurico), una sovrapposizione di immagini e una descrizione scritta della posizione dell’anomalia per accelerare la diagnosi e il trattamento.

Il sistema di Ge Healthcare, si legge in una nota fornisce il supporto necessario per aiutare a identificare rapidamente i casi ad alto rischio e monitorare i pazienti che mostrano progressione o regressione dei sintomi respiratori lievi.

Con un tasso di precisione del 97-99% (Area Sotto la Curva – AUC), gli algoritmi dietro il sistema di intelligenza artificiale sono stati progettati per rilevare i risultati radiologici in pochi secondi. Da uno studio di GE Healthcare i risultati hanno mostrato una riduzione del 34% del tempo di lettura per caso.

[1] OMS (Covid-19) Dashboard del 30 giugno 2020.

[2] Dutta, S., Lanvin, B., & Wunsch-Vincent, S. (Eds.). (2019). Global Innovation Index 2019 Creare una vita sana: il futuro dell’innovazione medica (12o ed.). Ithaca, NJ: Cornell University, INSEAD, e l’Organizzazione Mondiale della Proprietà Intellettuale.

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