UF Health lancia un'iniziativa di ricerca sull'intelligenza artificiale in radiologia

Utilizzare strumenti di intelligenza artificiale per rendere il lavoro dei radiologi più preciso ed efficiente è l'obiettivo dei ricercatori dell'Università della Florida Health che intraprendono una collaborazione tra mondo accademico e industria.

L’alleanza di ricerca verrà utilizzata per contribuire a sviluppare e ottimizzare soluzioni basate sull’intelligenza artificiale che migliorano la qualità e la sicurezza aiutando i radiologi a lavorare in modo rapido ed efficace.

"Intendiamo accelerare lo sviluppo di soluzioni che consentano l'integrazione perfetta dell'intelligenza artificiale nella pratica clinica. Tali miglioramenti forniranno processi di qualità superiore ed economicamente vantaggiosi per migliorare la cura dei pazienti", ha affermato Reza Forghani, MD, Ph.D., professore di radiologia. e intelligenza artificiale presso l'UF College of Medicine e vicepresidente dell'IA.

Per fare ciò, UF Health sta lavorando con Nuance Communications Inc., una società di Burlington, Massachusetts, specializzata nel riconoscimento vocale in radiologia e nell’implementazione dell’intelligenza artificiale. Presso UF Health, l'azienda lavorerà con il laboratorio di Forghani per ottimizzare il flusso di lavoro radiologico e implementare strumenti di intelligenza artificiale utilizzando la Precision Imaging Network di Nuance. La collaborazione dovrebbe anche portare allo sviluppo di strumenti avanzati di riconoscimento vocale radiologico, ha affermato Forghani.

In radiologia, le immagini raccolte dai pazienti sono solo una parte di uno sforzo più ampio. Il cuore del lavoro di un radiologo è il referto radiologico, un documento dettagliato che descrive il risultato di un test di imaging e trasmette informazioni cruciali sulla diagnosi del paziente, sulla risposta al trattamento e sui risultati della procedura. La combinazione della tecnologia di riconoscimento vocale con l’intelligenza artificiale è un modo per migliorare l’accuratezza e l’efficienza dei referti radiologici, ha affermato Forghani, e ridurre significativamente il tempo necessario per produrli. Ciò significa che i radiologi potrebbero dedicare meno tempo ai referti e più ad altre questioni relative ai pazienti, ha affermato. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale per produrre referti radiologici in modo più efficiente dovrebbe aiutare a fornire informazioni cruciali ai medici di base dei pazienti in modo più tempestivo. In futuro, l’intelligenza artificiale potrebbe anche essere utilizzata per tracciare raccomandazioni volte a garantire la sicurezza dei pazienti e un’adeguata assistenza di follow-up, ha affermato Forghani.

La capacità di un sistema basato sull'intelligenza artificiale di raccogliere testi e dati importanti distribuiti su voluminosi documenti e rapporti aiuta sia i pazienti che i radiologi, ha affermato Patrick Tighe, MD, professore di anestesiologia e preside associato per l'applicazione e l'implementazione dell'intelligenza artificiale presso l'UF College of Medicine.

"I radiologi sono sempre più sotto pressione nel dover interpretare immagini mediche sempre più complesse con pazienti sempre più malati. Razionalizzando la refertazione, un sistema come questo li aiuta a concentrarsi sulle parti più rarefatte e speciali di ciò che fanno, concentrandosi sulla diagnosi delle condizioni mediche del paziente. ", ha detto Tighe.

Precision Imaging Network di Nuance è una piattaforma di imaging diagnostico incentrata sul paziente che fornisce senza soluzione di continuità informazioni sui pazienti generate dall'intelligenza artificiale nell'intera gamma di flussi di lavoro clinici e amministrativi.

"Sfruttando la portata di Nuance nell'imaging diagnostico, UF Health sta applicando rapidi progressi nell'intelligenza artificiale per l'imaging per migliorare i risultati clinici, le prestazioni finanziarie e l'efficienza durante l'intero percorso del paziente, dallo screening al follow-up. Siamo orgogliosi di collaborare con il team di UF Health in questo importante sforzo", ha affermato Calum Cunningham, vicepresidente senior e direttore generale dell'azienda.

Forghani e Nuance hanno già implementato una piattaforma clinica per il loro lavoro e dedicheranno il prossimo anno a determinare con quanta facilità ed efficienza i nuovi algoritmi di intelligenza artificiale possano essere resi funzionali. Forghani e i suoi collaboratori lavoreranno inoltre con l’azienda su progetti volti a migliorare il reporting dell’interpretazione radiologica – concentrandosi specificamente sulla qualità e sull’efficienza – e garantendo che gli algoritmi funzionino in modo efficace.

Il laboratorio di radiomica e intelligenza aumentata di Forghani presso il Norman Fixel Institute for Neurological Diseases della UF Health lavorerà allo sviluppo del sistema mentre i test clinici si svolgeranno presso l'UF Health Shands Hospital.