Tra 10 anni, i reparti di patologia saranno digitalizzati

L’iniziativa TECH4ALL di Huawei mira a garantire che nessuno venga lasciato indietro nel mondo digitale incoraggiando programmi di inclusione digitale e potenziando l’adozione della tecnologia a livello globale. Il progetto è simile ad alcuni dei lavori che si svolgono all’interno del mondo accademico in tutta Europa, dove i progetti di ricerca si concentrano sullo sfruttamento della tecnologia per il bene della società.

Il Professor van Ginneken, professore di analisi di diagnostica per immagini presso il Radboud University Medical Centre nei Paesi Bassi, sta introducendo soluzioni sanitarie digitalizzate nei Paesi in via di sviluppo e ritiene che tra dieci anni tutti i reparti di patologia ospedaliera saranno digitalizzati. Ha parlato con Huawei del lavoro che sta svolgendo.

Quando ha iniziato a lavorare nella diagnostica per immagini?

Ho studiato fisica e ho completato un dottorato di ricerca in analisi della diagnostica per immagini nel 1996, sviluppando programmi per computer che analizzano le radiografie del torace sfruttando l’intelligenza artificiale (IA). Alla fine degli anni ’90 volevamo mettere i radiografi digitali del torace con software di IA in Paesi dove la tubercolosi era molto diffusa, perché permette uno screening più veloce e più ampio, senza la necessità di sviluppare immagini su pellicola. Tuttavia, le apparecchiature di radiografia erano troppo costose all’epoca.

Nel 2012, il ‘deep learning’ (apprendimento profondo) ha preso piede, rendendo più popolare l’utilizzo di IA nella diagnostica per immagini. Mi sono trasferito per lavorare in un’università nei Paesi Bassi orientali, e lì ho creato un gruppo di 70 ricercatori per l’analisi della diagnostica per immagini. Cinque anni fa abbiamo iniziato a lavorare con i reparti di patologia per digitalizzare le immagini. Il problema è che, se conservate per uso medico, queste immagini molto grandi occupano tantissimo spazio. Pertanto, i reparti sono costretti in qualche modo a cancellare tutte le immagini dopo tre mesi, impedendoci di usarle per il deep learning. Ora che progressivamente i sistemi di archiviazione stanno diventando più economicamente accessibili, stiamo per risolvere questo problema. Sono certo che entro 10 anni a questa parte tutti i reparti di patologia saranno digitalizzati.

Che cos’è che ha limitato la digitalizzazione degli ospedali fino ad oggi?

La sanità è conservatrice. Le nuove soluzioni devono essere testate con grandi sperimentazioni, e ci sono molti processi ereditati dal passato.

In Svezia è stato condotto uno studio di simulazione in cui è stato usato il più recente sistema IA di mammografia. I ricercatori lo hanno paragonato ai metodi di cura tradizionali. Hanno scoperto che il sistema di intelligenza artificiale funzionava come i radiologi dell’ospedale superando addirittura le prestazioni di alcuni. Così, hanno proposto di permettere che una grande percentuale di mammografie venisse letta solo dal sistema di IA. Se il sistema rilevava un problema, lo avrebbe notificato in modo che un radiologo potesse investigarlo.

La simulazione ha dimostrato che questo procedimento funziona. Tuttavia, non è stato implementato. Fu sostenuto invece che l’ospedale avrebbe dovuto fare una sperimentazione prospettica. Una sperimentazione può costare facilmente intorno ai 10 milioni di euro, per cui avevano bisogno di trovare ingenti finanziamenti. La sperimentazione avrebbe richiesto anni. Sono sicuro che quando avranno completato la prova, il software di IA avrà fatto così tanti progressi che questa tecnologia convalidata prospetticamente sarà già obsoleta.

Questa è la sfida che dobbiamo affrontare: dobbiamo convalidare i sistemi prima che possano essere utilizzati, ma ciò richiede tempo a causa delle normative, e nel frattempo questi sistemi stanno rapidamente migliorando.

Ciò aiuterebbe a sviluppare il mondo?

L’IA è vantaggiosa per i Paesi in via di sviluppo perché vi sono meno processi tradizionali di legacy e una normativa più snella. Basta guardare l’Africa. Non hanno mai avuto un’infrastruttura di rete fissa, quindi sono passati direttamente ai telefoni cellulari. La stessa cosa può accadere con la digitalizzazione e l’implementazione dell’IA nel settore sanitario.

La digitalizzazione decentralizzerà le funzioni sanitarie, rendendole accessibili a più persone in più luoghi. Lo vediamo in tutti i paesi africani, dove vengono utilizzati dispositivi di imaging portatili; e in Europa orientale, Asia e Sud America, dove i primi programmi di screening della tubercolosi utilizzano unità di analisi mobili, consentendo ai professionisti di mirare ai soggetti demografici più vulnerabili. A questo proposito, i Paesi in via di sviluppo sono leader nell’adozione di nuove tecnologie mediche. Allo stesso tempo, oltre a ridurre i costi di set-up, portano l’assistenza sanitaria direttamente al paziente.

Quali sono le caratteristiche e gli scopi perseguiti dalla sua azienda Thirona?

Ho fondato Thirona con Eva van Rikxoort nel 2014. La nostra visione è quella di colmare il divario tra gli sviluppi accademici nell’analisi della diagnostica per immagini e le esigenze di usabilità clinica. Ciò deve essere colmato creando prodotti che includano le più recenti tecnologie, ma che siano anche intuitivi per l’utente e aiutino gli specialisti medici. Oggi abbiamo 30 dipendenti.

Abbiamo anche dato vita a grand-challenge.org, una piattaforma per lo sviluppo end-to-end di soluzioni di machine learning nell’imaging biomedico. La piattaforma permette a chiunque di aggiungere una sfida da risolvere per una rete di esperti e appassionati di diagnostica per e IA. Consente a gruppi di tutto il mondo di collaborare a nuove soluzioni di IA.

Come si presenta a suo avviso il futuro della sanità globale?

Vedo un futuro plasmato essenzialmente da IA e tecnologie digitali. La digitalizzazione ben presto costituirà l’ossatura degli ospedali. La tecnologia portatile personale assumerà un ruolo più importante; al posto degli stetoscopi, i medici porteranno con sé dispositivi personali a ultrasuoni. Sono in fase di sviluppo sistemi di apprendimento profondo da far funzionare su telefoni cellulari, in modo da poter scansionare e analizzare le immagini istantaneamente, dando ai medici un maggiore controllo e ai pazienti un feedback più immediato.

Vedremo un modello di assistenza globale svilupparsi man mano che i confini geografici diminuiscono. Invece di far analizzare ogni immagine nello stesso ospedale in cui è stata scattata, possiamo inviare le immagini ai principali esperti in quel particolare campo, ovunque essi si trovino. In questo modo si ottiene un sistema più efficiente in grado di offrire vantaggi a tutti, soprattutto a coloro che nei Paesi in via di sviluppo ottengono un nuovo livello di accesso all’assistenza sanitaria. Questo è il futuro che contribuisco a creare.

Il Professor van Ginneken e Huawei continuano a collaborare, lavorando insieme alla tecnologia a beneficio dei servizi sanitari. Huawei sta anche studiando come le proprie soluzioni tecnologiche possano supportare i progetti del Professor van Ginneken.

Per ulteriori informazioni su Thirona, visita https://thirona.eu/.

In collaborazione con Huawei