Un team del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano, guidato dal ricercatore Andrea Moglia, ha sviluppato il primo applicativo online che permette di capire quale modello di Intelligenza Artificiale sia più adatto a sviluppare immagini 3D di ogni singolo organo. In questo modo, la cura del paziente diventa più precisa e affidabile.
Lo strumento nasce da uno studio, pubblicato sull’importante rivista di settore Information Fusion, che ha preso in considerazione modelli AI generalisti e specifici. È pensato per i professionisti della salute, per i tecnici che devono generare immagini di organi, lesioni o fratture, e per i medici che devono interpretarle per operare o prescrivere terapie.
L’applicativo online e gratuito può essere navigato a partire dai singoli organi, o dalle regioni anatomiche, tra cui torace, collo, addome. Una volta selezionato l’elemento di interesse, l’applicativo riporta tutti i modelli AI esistenti, che sono stati testati sui dataset di immagini disponibili. I modelli possono essere ordinati in base al dataset, da quello più efficace a quello meno efficace. La selezione degli organi è molto precisa: si possono scegliere anche le singole vertebre o i singoli ventricoli cardiaci, per esempio. Altro elemento di grande interesse è la possibilità di ordinare i modelli in base alla loro capacità di generare immagini di tumori e lesioni, tra cui quelle che derivano da ictus e ischemie.
Già da tempo i medici e i tecnici utilizzano modelli di intelligenza artificiale per ottenere delle immagini di organi o lesioni. Il termine tecnico è segmentazione, un processo che permette di delineare il profilo di un determinato oggetto in un’immagine 2D, per produrne una ricostruzione in 3D. In campo medico, consiste nell’unire varie fotografie ottenute da radiografie o TAC, e identificare con un tratto colorato l’organo o la lesione di interesse. Usare dei modelli AI rende più veloce questo processo, ed evita i bias o gli errori umani.
Al lavoro hanno contribuito anche il Prof. Luca Mainardi e il dottorando di ricerca Matteo Leccardi, anch’essi del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria, e il Prof. Pietro Cerveri dello EssilorLuxottica Smart Eyewear Lab, affiliato al Politecnico di Milano. Il lavoro è stato finanziato in parte nell’ambito del PNRR dalla Fondazione Future Artificial Intelligence Research (FAIR).