Stai lavorando con l’’intelligenza artificiale o sarai rimpiazzato da essa?

    Publication Date
    Source Authors
    Source Title
    Source Issue
    Publication Date

    2017

    Source Authors

    David A. Bluemke

    Source Title

    Stai lavorando con l’’intelligenza artificiale o sarai rimpiazzato da essa?

    Source Issue

    Radiological society of North America

    287

    Page Range: 365-366

    Una notevole trasformazione sta avvenendo in campo medico, nella radiologia, con l’introduzione dell’intelligenza artificiale.

    Algoritmi (AI) sono in fase di studio per diagnosticare e rilevare la malattia in base a test di imaging, in particolare imaging RM e CT.  Per ottimizzare e perfezionare le metodologie occorono delle tempistiche molto lunghe,invece la trasformazione dell’IA è notevole per la sua velocità.

    Il 13 febbraio 2018, gli Stati UnitiFood and Drug Administration (FDA) ha annunciato di aver concesso un pezzo di IA software la quasi equivalenza di una laurea in medicina, residenza e comunione formazione in neuroradiologia. Il software AI, chiamato ContaCT e realizzato da Viz.ai, è stato approvato per la commercializzazione(Approvazione 510k) da parte della FDA, permettendo di  analizzare Scansioni CT per ictus Il software invia un messaggio di testo “a uno specialista neurovascolare” (come un neurologo vascolare) in caso di blocco di un vaso di grandi dimensioni. Un radiologo non può essere coinvolti nella medicina iniziale  per il processo decisionale ,per pazidenti con sospetto ictus . La FDA prevede che “l’algoritmo avviserà automaticamente lo specialista, nello stesso tempo il  fornitore di prima linea sta conducendo una revisione standard delle immagini, potenzialmente coinvolgendo lo specialista prima del standard abituale di assistenza in cui i pazienti attendere che un radiologo riveda le immagini TC e informi uno specialista neurovascolare”.

    Questo sembra essere un enorme progresso e si spera sia il sottoprodotto dei più alti livelli di clinica randomizzata le prove seguite dal processo di revisione tra pari.

    Le notifiche hanno consentito di risparmiare in media 52 minuti in oltre il 95% dei casi. Il tempo mediano alla notifica era inferiore a 6 minuti. Ogni neurologo lo sa risulta un tempo più lungo per la diagnosi andando incontro ad una maggiore perdita di tessuto cerebrale.

    Qual è lo stato attuale di AI in radiologia? Nel gennaio 2017, Arterys ha ottenuto l’approvazione della FDA per il primo machine learning AI in radiologia.

    L’algoritmo ha prodotto risultati per segmentazione cardiaca con un errore  di intervallo paragonabile a quello di un annotatore clinico esperto. Lo strumento viene utilizzato e supervisionato dai radiologi, anziché bypassarli. A partire da ora, anche AI ​​inizierà a liberare i radiologi da attività quali disegnare cerchi e linee sulle immagini. Ancora più importante, AI può ora diagnosticare l’ictus su una TAC e comunicare direttamente con i medici interventistici dell’ictus.

    BIBLIOGRAFIA

    1. S. Food and Drug Administration. FDA permits marketing of clinical decision support software for alerting providers of a potential stroke in patients. https:// www.fda.gov/NewsEvents/Newsroom/ PressAnnouncements/ucm596575.htm
    2. Barreira CM, Bouslama M, Haussen DC, et al. Automated large artery occlusion detection in stroke imaging: ALADIN study (abstr). International Stroke Conference 2018;49:AWP61. http://stroke.ahajournals. org/content/49/Suppl_1/AWP61. Published online January 22, 2018.
    3. Clinical trials registration and results information submission; final rule. 81 Federal Register 64981 (2016). https:// www.gpo.gov/fdsys/pkg/FR-2016-09-21/ pdf/2016-22129.pdf. Accessed March 24, 2018.
    4. Patel NM, Michelini VV, Snell JM, et al. Enhancing next-generation sequencing-guided cancer care through cognitive computing. Oncologist 2018;23(2):179–185. doi: 10.1634/theoncologist.2017-0170. Published online November 20, 2017.
    5. Somashekhar SP, Sepúlveda MJ, Puglielli S, et al. Watson for oncology and breast cancer treatment recommendations: agreement with an expert multidisciplinary tumor board. Ann Oncol 2018;29(2):418–423. doi: 10.1093/annonc/mdx781. Published online January 9, 2018