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XIV Medical MEDICAL 18 - SETTEMBRE 2018 La visualizzazione d’immagini in campo medicale (me- dical imaging) richiede una potenza di calcolo sempre maggiore per poter fornire ai medici informazioni visive più nitide e dettagliate che consentono diagnosi più ve- loci e accurate e interventi chirurgici più mirati e quin- di meno invasivi. Grazie all’intelligenza artificiale (AI), questo supporto potrebbe essere molto migliorato in un prossimo futuro. A questo punto è interessante esamina- re il ruolo della tecnologia di elaborazione embedded in un contesto di questo tipo. Negli ultimi anni la tecno- logia di visualizzazione in campo medicale ha compiuto enormi progressi. Ciò è dovuto principalmente alla digi- talizzazione delle immagini diagnostiche che da un lato ha comportato un miglioramento in termini di qualità delle immagini e dei dati disponibili, e dall’altro ha per- messo di ottenere le immagini in tempi più brevi. La re- cente diffusione dell’intelligenza artificiale e delle tecni- che di deep learning ha permesso a questa tecnologia di entrare in una nuova fase evolutiva. Rispetto ai tradizio- nali sistemi diagnostici basati su computer, l’intelligenza artificiale garantisce una maggiore autonomia, consen- tendo di effettuare diagnosi in modo più veloce, sicuro e affidabile, in quanto i sistemi ad auto-apprendimento sono in grado di acquisire nuovi contesti in modo mi- gliore e più efficace rispetto ai sistemi di natura statica. I vantaggi dell’intelligenza artificiale I risultati delle ricerche condotte in vari settori hanno permesso di evidenziare gli elevati livelli di accuratezza e velocità che già ora contraddistinguono i sistemi di vi- sualizzazione medicali basati sull’intelligenza artificiale. Ricercatori presso il Dipartimento di Medicina e Bioinge- gneria dell’Houston Methodist Research Institute hanno sviluppato un software basato sull’intelligenza artificiale in grado di rilevare il cancro al seno a una velocità 30 volte superiore rispetto ai medici in una sperimentazione che ha coinvolto 500 mammografie. Il tasso di precisione è stato pari al 99%. Tale sistema non solo permetterebbe di semplificare la diagnosi, ma anche di rilevare i risultati fal- si positivi, evitando quindi inutili biopsie a tutto vantaggio dei pazienti. 1 Un altro team di ricerca che si occupa d’in- telligenza artificiale ha focalizzato la propria attenzione sulla diagnosi del cancro alla pelle. Sulla base di alcune fotografie, il sistema è stato in grado di identificare il can- cro alla pelle con lo stesso livello di affidabilità di un der- matologo. 2 Un terzo progetto, condotto presso la Icahn School of Medicine del Mount Sinai Hospital (New York City), ha dimostrato la possibilità di prevedere il cancro al fegato con la stessa accuratezza di oncologi specialisti. Nel corso delle loro ricerche, gli scienziati hanno sperimenta- to che il sistema potrebbe anche essere utilizzato in futuro Diagnosi migliori grazie all’intelligenza artificiale I nuovi processori embedded di AMD dispongono di tutte le risorse necessarie per l’uso in sistemi medicali Zeljko Loncaric Marketing Engineer congatec Fonte: Image Fernando Gregory - Dreamstime.com