In occasione del convegno annuale della Radiological Society of North America (RSNA 2016), IBM ha presentato nuove soluzioni di diagnostica per immagini di Watson Health e Merge Healthcare (Merge è una società IBM), pensate per aiutare gli operatori sanitari a perseguire approcci personalizzati alla diagnosi e al trattamento e monitoraggio dei pazienti. Le soluzioni sono frutto di oltre un decennio di ricerche condotte nell’ambito dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale (AI). IBM Research ha collaborato con la Radiological Society per presentare, in una dimostrazione live, come il sistema è in grado di comprendere, ragionare e apprendere informazioni dalle immagini.
Le immagini mediche sono di gran lunga la fonte di dati più ampia e in più rapida crescita nel settore sanitario – secondo le stime dei ricercatori rappresentano oggi almeno il 90% di tutti i dati medici – ma pongono anche sfide che devono essere affrontate. Il volume delle immagini può essere schiacciante anche per gli specialisti più esperti: i radiologi in alcuni reparti di pronto soccorso ne ricevono migliaia ogni giorno.
Gli strumenti per aiutare gli operatori sanitari ad estrarre informazioni dalle immagini restano limitati e la maggior parte delle analisi deve essere ancora eseguita a mano. Ora c’è l’opportunità per analizzare e incrociare le immagini mediche con una miniera di risultati di laboratorio, cartelle cliniche elettroniche, test genomici, studi clinici e altre fonti di dati sanitari, per consentire agli operatori di confrontare le nuove immagini mediche con le immagini storiche di un paziente, e con quelle di popolazioni di pazienti simili, allo scopo di rilevare variazioni o anomalie.
Ai medici è stato mostrato come Watson possa ridurre il tempo di diagnosi e aumentare l’efficienza nei flussi di lavoro degli operatori. I radiologi selezionano i casi da svariati casi con imaging, eseguono la loro diagnosi e osservano come una soluzione Watson possa fornire assistenza sullo stesso caso, attraverso la comprensione, il ragionamento e l’apprendimento da dati di testo e immagini in tempo reale.
La demo si basa su più di dieci anni di ricerca dei migliori data scientist di IBM Research nel campo dell’imaging medico, del text mining e dell’AI ed è in grado di analizzare i dati dei pazienti raccolti da migliaia di fonti e di presentare le informazioni in un rapporto riassuntivo, destinato ad aiutare i medici a raggiungere una diagnosi differenziale con efficienza.
Ad esempio, la tecnologia presentata utilizza il deep learning per riconoscere le posizioni nel corpo per le principali strutture anatomiche (come in uno studio di imaging con TC) e rileva le anomalie (quali dissezioni aortiche o embolia nelle arterie polmonari). Combinando i dati di imaging e quelli clinici con la conoscenza medica, esegue l’inferenza clinica sulla patologia del paziente e sulla sua gestione, pre-assemblando le informazioni pertinenti in un formato online semplice, per la valutazione da parte del medico diagnosticante.
