Un nuovo studio dell'Università di Warwick ha rivelato che un sistema di intelligenza artificiale è in grado di analizzare le radiografie e diagnosticare problemi medici con la stessa precisione dei medici.
L'intelligenza artificiale, sviluppata grazie a una collaborazione tra Warwick, King's College London e diversi siti del NHS, è stata addestrata su 2,8 milioni di radiografie storiche del torace di oltre 1,5 milioni di pazienti.
È in grado di analizzare 37 possibili condizioni, dimostrando un'accuratezza pari o superiore a quella dei medici in 94% dei casi (35 condizioni su 37). Per garantire l'accuratezza dell'intelligenza artificiale, oltre 1.400 radiografie analizzate sono state sottoposte a controlli incrociati da parte di radiologi esperti rispetto alle diagnosi storiche.
Ci sono state numerose applicazioni simili dell'IA per le scansioni mediche, compreso CoDoC di Googleche riduce il carico di lavoro dell'analisi delle scansioni mediche di 66%.
Il software utilizzati in questo recente studioIl sistema, denominato X-Raydar, analizza i potenziali problemi subito dopo l'esecuzione delle radiografie e quantifica la probabilità di ogni anomalia rilevata.
Il sistema dà la priorità alle patologie urgenti, aiutando i medici a effettuare diagnosi in tempi brevi, il che è fondamentale in un contesto di carenza di personale e di liste d'attesa sempre più lunghe.
Il Dr. Giovanni Montana, autore principale e professore di Data Science a Warwick, ha spiegato il potenziale dell'IA come strumento di screening o per fornire "il secondo parere definitivo" eliminando i problemi di sicurezza. errore umano e pregiudizio. Ha sottolineato la sua formazione su milioni di radiografie e la sua efficacia nell'analisi imparziale.
La professoressa Vicky Goh del King's College di Londra, coautrice ed ex presidente della Royal Society of Radiologists, prevede che sistemi di intelligenza artificiale completi come X-Raydar saranno il futuro della medicina, aiutando i medici sovraccarichi.
L'IA si occupa anche dell'efficienza nei casi in cui non vengono riscontrate anomalie nelle radiografie, che rappresentano circa la metà di tutti i casi.
Identificando questi casi, l'IA consente ai radiologi di concentrarsi maggiormente su esami complessi e critici.
Ciò è particolarmente rilevante se si considera che la carenza di radiologi nel Regno Unito, come riportato dal Royal College of Radiologists, causa ritardi nei trattamenti in 97% dei centri di cura del cancro del Paese.
Il software X-Raydar è stato reso disponibile per uso non commerciale per accelerare la ricerca e lo sviluppo in questo campo.
Questo si aggiunge a numerose ed entusiasmanti applicazioni mediche dell'IA, tra cui una modello che ha contribuito ad accelerare processi di screening del tumore al seno di oltre 44% e una Sistema di intelligenza artificiale di Google progettato per fornire secondi pareri ai medici.
L'NHS ha una lunga esperienza nell'impiego di tecnologie mediche di intelligenza artificiale grazie alle sue collaborazioni con DeepMind, tra cui una recente Strumento diagnostico di intelligenza artificiale per il cancro ai polmoni.
