La "rivoluzione dell'intelligenza artificiale" nei reparti clinici e di radiologia: l'inizio di una nuova era di assistenza sanitaria intelligente

Autore: Zhang Hongxia China Rehabilitation Research Center Ospedale Boai di Pechino

Recensione Chen Zhenbo China Rehabilitation Research Center Ospedale Boai di Pechino Vice primario

Con "nuova generazione di rivoluzione scientifica e tecnologica" si intende la quarta rivoluzione scientifica e tecnologica emergente, caratterizzata dai big data, dal cloud computing, dall'Internet delle cose e dalla tecnologia dell'intelligenza artificiale (IA), nota anche come rivoluzione dell'IA o "Industria 4.0". Le caratteristiche principali della nuova rivoluzione tecnologica: digitalizzazione, networking e intelligenza.

Figura 1 Immagine protetta da copyright, nessuna autorizzazione alla ristampa

La ricerca medica è entrata in un'era di integrazione parallela di big data e precisione, e la nostra dipendenza da teorie e tecnologie quali modelli digitali, informatizzazione e scienza dei materiali è notevolmente aumentata. Il progresso scientifico e l'innovazione tecnologica hanno gettato le basi per una nuova era di medicina basata sui dati. Tra i compiti chiave del XIV piano quinquennale, l'intelligenza artificiale, la vita e la salute, la neuroscienza, ecc. sono considerati settori chiave per rafforzare la forza strategica scientifica e tecnologica del Paese.

1. Che cos'è l'intelligenza artificiale?

L'intelligenza artificiale è una nuova scienza tecnica che studia e sviluppa teorie, metodi, tecnologie e sistemi applicativi per simulare, estendere ed espandere l'intelligenza umana. L'intelligenza artificiale sta cambiando i nostri modelli cognitivi e i paradigmi della ricerca medica a una velocità e a un'ampiezza senza precedenti. La potente potenza di calcolo e gli algoritmi avanzati dell'intelligenza artificiale stanno guidando la biomedicina verso la datizzazione, il calcolo e la quantificazione. L'intelligenza artificiale diventerà uno degli strumenti più importanti a disposizione degli esseri umani per ampliare i confini della conoscenza scientifica, aiutando le persone a uscire dall'ambito della cognizione e a comprendere ed elaborare più a fondo le complesse informazioni della vita.

Figura 2 Immagine protetta da copyright, nessuna autorizzazione alla ristampa

I sistemi di intelligenza artificiale in ambito medico coprono molteplici ambiti clinici, quali screening, diagnosi, trattamento, prognosi e gestione. Possono utilizzare una varietà di dati eterogenei, come risultati di test di laboratorio, immagini, testi e audio, per completare attività sistematiche e complesse.

2. Quali sono le applicazioni cliniche dell'intelligenza artificiale?

L'intelligenza artificiale sta rapidamente diventando una forza trasformativa nel settore sanitario in termini di applicazioni cliniche. Dal miglioramento dell'accuratezza diagnostica allo sviluppo di piani di trattamento personalizzati, l'intelligenza artificiale contribuisce a migliorare i risultati delle cure per i pazienti e l'efficienza dei servizi medici. Le attuali applicazioni cliniche dell'intelligenza artificiale comprendono i seguenti aspetti.

(1) Supporto diagnostico: i sistemi di intelligenza artificiale aiutano nella diagnosi analizzando le immagini mediche e i dati clinici dei pazienti. Ad esempio, l'intelligenza artificiale può identificare rapidamente le cellule tumorali nelle immagini patologiche o prevedere il rischio di malattie cardiache analizzando gli elettrocardiogrammi.

(2) Medicina personalizzata: l'intelligenza artificiale può consigliare il piano di trattamento più appropriato in base alle condizioni del paziente, comprese le informazioni genetiche, le abitudini di vita e la storia medica. Questo approccio promette di migliorare l'efficacia del trattamento riducendo al contempo gli effetti collaterali indesiderati.

(3) Ricerca e sviluppo di farmaci: l’intelligenza artificiale svolge un ruolo sempre più importante nel processo di scoperta e sviluppo dei farmaci, identificando nuove molecole candidate analizzando dati biologici complessi, accelerando il ciclo di ricerca e sviluppo di nuovi farmaci e riducendo i costi.

(4) Sistema di supporto alle decisioni cliniche: utilizzando la tecnologia AI, possiamo sviluppare sistemi avanzati di supporto alle decisioni per aiutare i medici a trovare rapidamente informazioni chiave in enormi quantità di dati clinici, fornire raccomandazioni terapeutiche e supportare il processo decisionale clinico.

(5) Monitoraggio dei pazienti e assistenza a distanza: la tecnologia AI può essere utilizzata per monitorare costantemente lo stato di salute dei pazienti, raccogliere dati tramite dispositivi indossabili intelligenti e monitorare i segni vitali e gli indicatori sanitari dei pazienti in tempo reale, ottenendo così un allarme e un intervento tempestivi. Credo che con il progresso della tecnologia in futuro sarà possibile ottenere diagnosi e trattamenti immediati da esperti direttamente a casa propria.

(6) Epidemiologia e salute pubblica: l’applicazione della tecnologia dell’intelligenza artificiale nella ricerca epidemiologica può aiutare a prevedere le tendenze di trasmissione delle malattie e a valutare l’efficacia delle strategie di salute pubblica, rispondendo così meglio alle crisi di sanità pubblica.

(7) Ottimizzazione dei servizi medici: l’intelligenza artificiale può ottimizzare il funzionamento e la gestione degli ospedali. Ad esempio, può migliorare l'efficienza di utilizzo delle risorse mediche attraverso sistemi di pianificazione intelligenti, ridurre i tempi di attesa dei pazienti e migliorare la qualità e l'efficienza dei servizi ospedalieri.

Figura 3 Immagine protetta da copyright, nessuna autorizzazione alla ristampa

3. Quali sono le applicazioni dell'intelligenza artificiale nel reparto di radiologia?

L'applicazione dell'intelligenza artificiale all'imaging è un campo rivoluzionario che sta gradualmente cambiando il volto dell'imaging medico, migliorando l'accuratezza diagnostica e l'efficienza dell'imaging. La combinazione di intelligenza artificiale e immagini ha notevolmente migliorato l'accuratezza e l'efficienza della diagnosi delle malattie. Di seguito verranno presentate alcune tecnologie di intelligenza artificiale attualmente utilizzate nella pratica clinica.

Tumori: cancro alla prostata, cancro al seno, ecc. Ad esempio, nel caso del cancro alla prostata, l'intelligenza artificiale può identificare automaticamente le lesioni sospettate di essere cancerose e fornire una diagnosi probabilistica della possibilità di cancro.

Aspetti neurologici: includono principalmente l'analisi della struttura cerebrale, la malattia dei piccoli vasi, l'ictus, la perfusione cerebrale, ecc. Ad esempio, la perfusione cerebrale può fornire automaticamente un'immagine pseudo-colorata della perfusione, identificare aree di bassa perfusione e fornire una stima del volume dell'area ischemica.

Vasi sanguigni: includono principalmente vasi sanguigni polmonari, vasi sanguigni del collo, vasi sanguigni della testa, arterie coronarie, aorta, vasi sanguigni degli arti inferiori, ecc. Ad esempio, nel caso di embolia polmonare, l'intelligenza artificiale verrà utilizzata per identificare l'area dell'embolia polmonare e fornire un'immagine VR. È molto intuitivo e può mostrare direttamente l'embolo dell'embolia polmonare e individuare i vasi sanguigni bloccati o mancanti. Le arterie coronarie possono non solo visualizzare immagini VR del volume cardiaco e delle arterie coronarie, ma anche raddrizzare i vasi sanguigni, osservare il grado specifico di stenosi dei vasi sanguigni e prevedere la natura degli emboli, fornendo una base per la diagnosi clinica e il trattamento.

Torace: noduli polmonari, linfonodi, ossa, ecc. Il software di intelligenza artificiale per i noduli polmonari è ampiamente utilizzato nella pratica clinica. Può identificare rapidamente e accuratamente i noduli, indicarne le dimensioni e la natura (ad esempio, a vetro smerigliato o solido), valutare la possibilità di noduli benigni o maligni e confrontare i cambiamenti nelle dimensioni dei noduli prima e dopo il follow-up. L'applicazione dell'intelligenza artificiale ai noduli polmonari ha ridotto notevolmente il carico di lavoro dei radiologi. Questo perché i radiologi tendono a sbagliare diagnosi di noduli multipli nei polmoni, ma l'intelligenza artificiale non lo fa e tutti i noduli possono essere identificati con un solo clic. Questo processo automatizzato non solo aumenta la velocità di analisi, ma migliora anche la coerenza e l'accuratezza dell'interpretazione delle immagini. Naturalmente, l'IA ha anche i suoi difetti, vale a dire che il giudizio sulla natura dei noduli è talvolta impreciso ed è troppo sensibile nell'identificare i focolai nodulari, identificando alcune densità di scaglie infiammatorie come focolai nodulari o alcuni vasi sanguigni come focolai nodulari. Questo sarà un aspetto in cui il software dovrà essere migliorato in futuro.

Cuore: risonanza magnetica cardiaca per la funzionalità cardiaca. L'intelligenza artificiale per la funzione cardiaca può calcolare automaticamente lo spessore miocardico e il volume della camera cardiaca e valutare la funzionalità cardiaca con un solo clic, senza assumere alcun farmaco.

Ortopedia: fratture. L'intelligenza artificiale è ampiamente utilizzata anche nel trattamento delle fratture, il che rappresenta una grande manna per i medici d'urgenza. Prima che i radiologi emettano un referto, i medici d'urgenza possono utilizzare l'intelligenza artificiale per stabilire se c'è una frattura. Soprattutto per alcune fratture occulte, l'effetto di osservazione dell'IA è addirittura migliore di quello dei tirocinanti junior.

Istruzione e formazione: l'intelligenza artificiale può essere utilizzata anche nell'istruzione medica e nella formazione professionale, aiutando gli studenti di medicina e i giovani medici a migliorare le proprie competenze diagnostiche mediante una formazione sulla diagnostica per immagini virtuale.

Figura 4 Immagine protetta da copyright, nessuna autorizzazione alla ristampa

Naturalmente, l'applicazione dell'intelligenza artificiale nell'imaging presenta anche alcune carenze, come il riconoscimento impreciso, l'elevata sensibilità e la specificità relativamente bassa; quando si ha a che fare con lesioni con scarsa qualità dell'immagine, artefatti da movimento o altri tipi di artefatti, la precisione del riconoscimento dell'IA diminuirà e saranno soggetti a errori. Queste sono le direzioni in cui l'intelligenza artificiale dovrà essere ottimizzata in futuro. Allo stesso tempo, l'applicazione diffusa dell'intelligenza artificiale nella pratica clinica probabilmente causerà una serie di problemi e sfide, come la protezione della privacy dei dati e la ripartizione delle responsabilità per errori di valutazione nell'ambito dell'intelligenza artificiale. Pertanto, lo sviluppo futuro dovrà ricercare un giusto equilibrio tra innovazione tecnologica e quadro etico e giuridico.