Strumenti di Vision AI per la diagnostica sanitaria

Quando i medici esaminano le radiografie dopo turni prolungati o analizzano centinaia di immagini mediche, alcuni risultati importanti possono occasionalmente sfuggire. È un problema comune nella diagnostica sanitaria.

Anche piccoli ritardi o dettagli non rilevati possono influire sull'assistenza ai pazienti. Per affrontare queste problematiche, i sistemi di intelligenza artificiale (AI) vengono utilizzati per supportare il personale clinico.

Dal rilevamento precoce delle malattie nell'imaging medico al supporto nelle decisioni diagnostiche, stanno diventando una parte fondamentale del modo in cui operano le organizzazioni sanitarie. Infatti, gli strumenti di AI vengono integrati in una varietà di tecnologie sanitarie.

Ciò include modelli di Vision AI che analizzano dati visivi, software diagnostici che assistono il personale clinico durante la revisione e sistemi di AI impiegati clinicamente che operano in ambienti sanitari reali. Sebbene ogni tipo di strumento di AI abbia uno scopo diverso, tutti condividono lo stesso obiettivo: consentire diagnosi più accurate, coerenti e affidabili.

In questo articolo esamineremo più da vicino alcuni strumenti di AI diffusi utilizzati per la diagnostica sanitaria in ambienti clinici. Iniziamo!

Uno sguardo alla tecnologia di AI e alla diagnostica sanitaria#

L'AI può essere utilizzata per supportare la diagnostica sanitaria in diverse fasi. Può intervenire dalla prima revisione dei dati medici fino alla fornitura di informazioni durante le decisioni finali.

Queste capacità rendono l'AI uno strumento prezioso nei sistemi sanitari ricchi di dati. Per questo motivo, molti professionisti sanitari stanno iniziando a utilizzare strumenti basati sull'AI per diversi casi d'uso.

Ad esempio, gli algoritmi di Vision AI possono analizzare radiografie e scansioni CT per individuare nei dati di imaging medico schemi che una persona potrebbe non notare durante una revisione manuale. Una soluzione di computer vision può segnalare automaticamente le aree sospette e rendere più rapido il processo diagnostico.

In questo modo, aumenta l'accuratezza diagnostica senza rallentare i flussi di lavoro clinici esistenti e lascia inoltre più tempo ai professionisti per concentrarsi su altre attività. Infatti, si prevede che il mercato globale della computer vision nel settore sanitario crescerà di $10.97 miliardi tra il 2025 e il 2030, evidenziando la crescente adozione di queste tecnologie.

Gli strumenti di Vision AI possono persino contribuire all'analisi dei tessuti umani su scala microscopica. I modelli di machine learning e deep learning possono essere utilizzati per attività di analisi di dati microscopici, come il conteggio delle cellule in pochi secondi. Ciò consente ai professionisti sanitari di concentrarsi su ciò che conta di più: il paziente.

Inoltre, alcuni avanzati sistemi clinici di AI possono combinare i dati di imaging medico con i dati dei pazienti provenienti dalle cartelle cliniche elettroniche (EHRs) e con gli approfondimenti degli studi clinici. Elaborando tutti questi dati insieme tramite l'AI, i medici possono creare un piano di trattamento personalizzato per ogni paziente. Ciò è particolarmente utile per patologie complesse come il cancro al seno o le malattie cardiovascolari.

Tipi di strumenti di AI utilizzati dagli operatori sanitari#

La diagnostica sanitaria può essere eseguita utilizzando diversi strumenti di AI, ciascuno con un ruolo specifico. Alcuni si concentrano sull'analisi delle immagini mediche, mentre altri supportano i flussi di lavoro clinici, il processo decisionale o le operazioni a livello di sistema negli ambienti sanitari.

Ecco alcuni dei principali tipi di strumenti di AI utilizzati per la diagnostica sanitaria:

• Modelli di Vision AI: sono modelli di AI fondamentali incentrati su attività di comprensione visiva come rilevamento, localizzazione, segmentazione e conteggio degli oggetti nelle immagini mediche e nei vetrini patologici. Non prendono decisioni cliniche autonomamente, ma forniscono gli insight fondamentali a livello di immagine che alimentano le applicazioni diagnostiche basate sull'imaging.
• Software diagnostico di AI: questi strumenti si basano su modelli fondamentali e sono progettati per supportare il processo decisionale clinico. Analizzano e combinano dati provenienti da più fonti, come immagini mediche, cartelle cliniche elettroniche (EHRs), risultati di laboratorio e note cliniche, per identificare schemi, segnalare potenziali anomalie, assegnare priorità ai casi e assistere il personale clinico durante la revisione diagnostica.
• Sistemi di AI impiegati clinicamente: sono soluzioni di AI completamente integrate e regolamentate, approvate per l'uso clinico nel mondo reale. In genere combinano più modelli di AI, regole cliniche, livelli di convalida e meccanismi di monitoraggio per operare in sicurezza entro casi d'uso definiti. A seconda dell'autorizzazione normativa, questi sistemi possono eseguire attività diagnostiche autonome o semi-autonome, rispettando requisiti rigorosi in materia di prestazioni, sicurezza e privacy dei dati.

Strumenti basati sull'AI diffusi per la diagnostica sanitaria#

Ora che comprendiamo meglio come diversi strumenti di AI possano supportare i flussi di lavoro diagnostici, esploriamo alcuni dei principali strumenti di AI attualmente utilizzati nella diagnostica sanitaria.

1. Modelli Ultralytics YOLO#

I modelli Ultralytics YOLO sono una famiglia di modelli di computer vision in tempo reale progettati per eseguire diverse attività di Vision AI su immagini e video. In ambito sanitario, questi modelli possono essere utilizzati come elemento costitutivo fondamentale per aiutare i sistemi di AI ad analizzare e comprendere le immagini mediche.

La famiglia di modelli Ultralytics YOLO include Ultralytics YOLOv5, Ultralytics YOLOv8, Ultralytics YOLO11 e la versione più recente, Ultralytics YOLO26. Questi modelli non rilevano anomalie mediche senza ulteriore addestramento.

Per identificare tumori, lesioni, fratture o altre anomalie, possono essere sottoposti a fine-tuning o addestrati su misura con dataset di imaging medico annotati, che insegnano loro quali oggetti o anomalie cercare nelle immagini mediche.

Fig. 1. Utilizzo di YOLO per analizzare le radiografie (Fonte)

Dopo il fine-tuning, modelli come Ultralytics YOLO26 possono fungere da assistente visivo nei flussi di lavoro diagnostici. In particolare, la sua velocità lo rende utile negli ambienti clinici ad alta operatività, dove è necessario esaminare rapidamente grandi volumi di dati di imaging.

2. Viz.ai#

Viz.ai è uno strumento diagnostico di AI in grado di analizzare immagini mediche. Viene utilizzato per analizzare l'imaging medico e identificare condizioni che richiedono un'attenzione clinica immediata, come l'ictus e le patologie vascolari.

Questo strumento di AI si integra direttamente nei sistemi ospedalieri, offrendo un'alternativa ai processi manuali di revisione delle immagini. Viz.ai consente ai team di diagnostica medica di rispondere più rapidamente, in situazioni in cui la tempestività del trattamento influisce direttamente sugli esiti per i pazienti.

Una delle sue applicazioni principali è il rilevamento automatico delle occlusioni dei grossi vasi (LVOs) nelle scansioni. Il sistema di AI viene inoltre utilizzato per inviare avvisi immediati al team chirurgico tramite dispositivi mobili, a supporto di un intervento rapido.

Fig. 2. Come può essere utilizzato Viz.ai (Fonte)

3. PathAI#

La patologia è una componente fondamentale dello studio dei campioni di tessuto e dell'individuazione dei segni di malattia. Gli strumenti di AI come PathAI utilizzano algoritmi di AI per analizzare vetrini di alta qualità e individuare schemi sottili.

I patologi utilizzano questo strumento durante la revisione delle biopsie. Alcune applicazioni includono il conteggio delle cellule e l'individuazione dei margini tumorali sui vetrini. Ciò rende il processo diagnostico più efficiente e aiuta i professionisti sanitari ad avere maggiore fiducia nei propri risultati.

4. Aidoc#

Aidoc è uno strumento di AI progettato principalmente per la radiologia e la diagnostica basata sull'imaging, incluse le patologie cardiovascolari e neurologiche. Invece di analizzare referti medici scritti, Aidoc si concentra sui dati di imaging medico per far emergere i risultati più urgenti e clinicamente significativi.

Lo strumento funge da monitor continuo di sicurezza in background per i flussi di lavoro di imaging medico. Analizza automaticamente le scansioni e segnala i casi ad alto rischio, così che possano ricevere la priorità per una revisione immediata da parte del personale clinico. Ciò contribuisce a ridurre i ritardi diagnostici e supporta un'assistenza coerente ai pazienti negli ambienti ospedalieri ad alta operatività.

Aidoc si integra perfettamente nei sistemi ospedalieri e nelle liste di lavoro dei radiologi, aiutando a identificare condizioni urgenti come embolie polmonari ed emorragie intracraniche. Assegnando la priorità ai casi d'emergenza, Aidoc supporta una risposta clinica più rapida senza interrompere i flussi di lavoro esistenti.

Fig. 3. Emorragie intracraniche rilevate da Aidoc. (Fonte)

5. Tempus#

Tempus è uno strumento basato sull'AI utilizzato nell'assistenza oncologica per aiutare i medici a prendere decisioni terapeutiche più informate. Analizza le cartelle cliniche insieme ai dati genetici e molecolari dei pazienti.

La piattaforma riunisce informazioni come anamnesi dei pazienti, risultati degli esami e dati genomici per fornire insight clinici utili. Esaminando queste informazioni insieme, Tempus aiuta i medici a comprendere meglio la malattia e a valutare quali trattamenti possano essere più appropriati per uno specifico paziente.

Tempus viene utilizzato principalmente dagli oncologi per supportare la scelta del trattamento. Funziona confrontando il profilo genetico di un paziente con gli schemi individuati in ampi dataset clinici e molecolari, contribuendo a orientare un'assistenza oncologica personalizzata.

6. Cleerly#

Cleerly è uno strumento diagnostico assistito dall'AI utilizzato per analizzare scansioni CT cardiache, in particolare l'angiografia coronarica CT. Aiuta i medici a vedere dettagli nelle immagini cardiache che potrebbero essere difficili da individuare con la sola revisione visiva standard.

Lo strumento analizza le scansioni CT per valutare l'accumulo di placche e il restringimento delle arterie coronarie, indicatori fondamentali delle malattie cardiache. Utilizzando questa analisi, Cleerly genera un referto dettagliato che aiuta a mostrare il rischio di coronaropatia di un paziente.

Il ruolo in evoluzione dell'AI nel settore sanitario#

I progressi dell'AI nel settore sanitario stanno interessando anche altri ambiti, oltre all'imaging medico. Sebbene l'AI sia diventata particolarmente importante per analizzare le immagini mediche in modo più efficiente e coerente, le applicazioni più recenti stanno ampliando il suo ruolo nell'intero flusso di lavoro diagnostico.

Oggi i sistemi di AI possono supportare l'analisi automatizzata, l'assegnazione delle priorità ai casi e il supporto decisionale clinico, aiutando il personale clinico a prendere decisioni più rapide e informate, mantenendo al contempo l'imaging medico al centro dell'assistenza diagnostica. Un esempio noto di questi progressi più ampi nell'AI medica è AlphaFold, sviluppato da Google DeepMind.

Sebbene AlphaFold non venga utilizzato direttamente nella diagnostica clinica, dimostra come l'AI possa analizzare dati biomedici complessi per prevedere con precisione la struttura tridimensionale delle proteine, un risultato che ha accelerato significativamente la ricerca biologica e la scoperta di farmaci. Questi progressi contribuiscono a gettare le basi scientifiche per nuovi test diagnostici e terapie mirate.

Fig. 4. Previsione della struttura 3D di una proteina utilizzando AlphaFold (Fonte)

Punti chiave#

L'AI sta ridefinendo rapidamente la diagnostica sanitaria, migliorando velocità, accuratezza ed efficienza nei flussi di lavoro clinici. Dall'imaging medico e dalla patologia alla pianificazione di trattamenti personalizzati, gli strumenti di AI aiutano il personale clinico a prendere decisioni più informate riducendo al contempo il carico di lavoro manuale. Con la continua evoluzione di queste tecnologie, esse sono destinate a svolgere un ruolo sempre più importante nell'offerta di un'assistenza tempestiva, basata sui dati e incentrata sul paziente.

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