Il periodo tra novembre e febbraio è piuttosto interessante per il campo dell’imaging medico – due importanti conferenze fanno emergere gli ultimi sviluppi del settore in questo periodo. La Radiological Society of North America (RSNA) ha concluso il suo incontro annuale di quattro giorni alla fine di novembre 2018, il più grande evento di radiologia a livello globale. La sua tag line per l’anno scorso: La radiologia di domani oggi. Infatti, mentre l’assistenza sanitaria guarda a tecnologie futuristiche, lo stesso fa la radiologia. Febbraio ha visto la conferenza della Healthcare Information and Management Systems Society (HIMSS), dove ancora una volta la tecnologia per l’imaging medico è in mostra.
Da entrambe le conferenze, ecco la presa di Frost & Sullivan sulle migliori tecnologie di imaging e su come continueranno ad evolvere.
Intelligenza artificiale
Non c’è dubbio che l’intelligenza artificiale (AI) abbia preso d’assalto la comunità della radiologia, e quest’anno l’attenzione è su come far funzionare ancora meglio la tecnologia con i radiologi. Senza entrare nei dettagli di come esattamente sarà implementata e per quali casi d’uso, di seguito è riportata una rappresentazione di come trasformerà l’esperienza del paziente.
Il medico sarà guidato dall’AI sul miglior test di imaging da condurre sul paziente (basato sui sintomi), invece di eseguirne uno e poi doverne ordinare un secondo.
Il processo effettivo di ottenere una risonanza magnetica (MRI) o una tomografia computerizzata (CT) sarebbe molto più veloce rispetto ad ora, quando il tecnico avrebbe AI che lo guida su come posizionare al meglio la macchina, preparando le impostazioni giuste per la scansione (in base all’età, al sesso, all’area o alla malattia di interesse, ecc. Per ottenere un’immagine di alta qualità a sostegno della diagnosi, sono necessarie alte (ma sicure) dosi di radiazioni. Tuttavia, l’IA consentirà di utilizzare dosi più basse per produrre immagini di bassa qualità e poi trasformarle in immagini di alta qualità, facendo uso di dati grezzi dalle macchine che attualmente non vengono elaborati oggi.
I radiologi probabilmente riceveranno anche rapporti molto più veloci – con l’IA che supporta i radiologi, saranno in grado di elaborare le immagini che scansionano più velocemente e senza perdere nessuna caratteristica importante nella scansione, poiché l’IA le evidenzierà in anticipo per la revisione.
Il paziente ha anche maggiori probabilità di ottenere una diagnosi corretta per la prima volta, insieme a un regime di trattamento migliore e più personalizzato, in quanto l’IA studierà la storia medica del paziente e le immagini per confrontare la prognosi con casi simili del passato, e guidare i radiologi e i medici sul miglior percorso clinico per i migliori risultati possibili.
In generale, ciò che questo significa davvero per i pazienti è che possono aspettarsi un’efficienza e una precisione molto più elevate nel processo. Tutte le maggiori aziende di imaging medico, così come più di 100 startup, stanno lavorando per rendere questa visione una realtà.
Realtà aumentata
La realtà aumentata (AR) e la realtà virtuale (VR) stanno trovando molte nuove applicazioni nella sanità. I chirurghi si preparano all’intervento studiando le scansioni radiologiche del paziente. L’imaging tridimensionale ha migliorato la loro capacità di visualizzare meglio l’anatomia del paziente. Tuttavia, una sfida è stata valutare in tempo reale la posizione reale di un’area durante l’intervento. La soluzione migliore è stata quella di fornire un supporto di fluoroscopia durante l’intervento stesso. Con l’AR, le immagini mediche possono essere convertite e montate su cuffie AR che il chirurgo può indossare mentre esegue l’intervento. Un esempio di una soluzione di pianificazione pre-chirurgica basata sulla AR è il sistema OpenSight AR di Novarad, che è ora approvato dalla Food and Drug Administration (FDA) degli Stati Uniti. Questo riduce efficacemente l’esposizione alle radiazioni per i pazienti mentre fornisce ai chirurghi migliori capacità di pianificazione.
Stampa tridimensionale
I pazienti ricevono una spiegazione della procedura che sta per essere fatta prima dell’intervento. Alcuni approcci innovativi hanno utilizzato tecniche di AR per aiutare i pazienti a capire la loro anatomia e ciò che accadrà durante l’intervento. All’RSNA, i ricercatori di New York hanno presentato i risultati dei test sull’uso di modelli AR e modelli stampati in 3-D per l’educazione dei pazienti. Il verdetto: i modelli stampati in 3-D erano molto più efficaci nell’aiutare i pazienti a capire i dettagli specifici del tumore al rene o alla prostata, aiutandoli così a diventare più fiduciosi e sicuri nel fare le giuste scelte chirurgiche. Per ragioni simili, la stampa 3-D è anche utile ai chirurghi per essere meglio preparati per gli interventi chirurgici.
Rendering cinematico e tecnologia Digital Twin
Per comprendere il complesso funzionamento di organi come il cuore, le immagini 3-D possono essere combinate con informazioni aggiuntive per alimentare strumenti di rendering cinematico. Questo fornisce una visualizzazione realistica delle funzioni dell’organo che può aiutare i chirurghi a pianificare le procedure, a spiegare le procedure mediche ai pazienti e a diagnosticare meglio i disturbi. Questo è un modo in cui la tecnologia può aiutare a fare la diagnosi giusta per i pazienti più presto, garantendo quindi un trattamento più rapido e un migliore benessere generale.
Un concetto simile è la tecnologia dei gemelli digitali. I gemelli digitali stanno diventando un’altra area di attenzione nel settore, con Siemens, GE Healthcare e Philips che stanno lavorando per utilizzare questa tecnologia per vari casi d’uso. Siemens Healthineers, per esempio, ha discusso la sua tecnologia del gemello digitale dell’organo (alimentata dall’AI) per consentire la simulazione della fisiologia dell’organo per aiutare i medici a scegliere una terapia con i migliori risultati possibili – come testato virtualmente sul gemello digitale.
Tecnologia in aumento
Mentre ci sono molte tecnologie che hanno un impatto sulla sanità, l’AI ha dominato quest’anno, con un focus minore sull’imaging 3-D e la stampa. Altre aree come la cybersicurezza stanno cominciando ad emergere anche in radiologia, e la privacy delle cartelle cliniche dei pazienti è un argomento importante anche in radiologia.