Medical imaging

Diagnostica per immagini: stato dell’arte, software e soluzioni

Dalla gestione e condivisione delle immagini, fino all’analisi con tecniche avanzate di AI a supporto delle decisioni cliniche e di percorsi terapeutici personalizzati. Le soluzioni software per la diagnostica per immagini sono un concentrato di innovazione a supporto delle strutture sanitarie, dei medici e dei pazienti

Pubblicato il 08 Gen 2024

Emanuele Villa

Uno tra i settori della digital health che sta facendo più tesoro dell’innovazione e della valorizzazione dei dati è certamente quello dell’imaging clinico. La fortissima evoluzione degli ultimi anni, che ha coinvolto sia l’hardware che i sistemi (software) di analisi e gestione – con al centro i software per la diagnostica per immagini – è stata indirizzata verso l’efficienza delle strutture, l’interoperabilità del dato, il miglioramento delle capacità diagnostiche e, ovviamente, migliori esiti di salute per il paziente.

Lo standard DICOM e i sistemi PACS

Per descrivere le soluzioni software per la diagnostica per immagini al passo con i tempi, occorre partire, innanzitutto, da un punto saldo, ovvero dallo standard DICOM.
Esso definisce i formati per la memorizzazione, la trasmissione e la visualizzazione di immagini mediche digitali ed è uno standard riconosciuto in tutto il mondo, che ha dato origine a sistemi dedicati di archiviazione e di condivisione dati noti come PACS (Picture Archiving and Communications System), nonché ad una serie di applicazioni di visualizzazione (anche gratuite) in grado, appunto, di riprodurre immagini DICOM e permetterne l’accesso e la condivisione anche da dispositivi mobile.

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Software per la diagnostica per immagini: lo stato dell’arte

I software per la diagnostica per immagini si sono evoluti molto nel corso del tempo amplificando le proprie capacità analitiche. Queste ultime, soprattutto per i radiologi, potrebbero rappresentare un supporto fondamentale, poiché permetterebbero loro di concentrarsi sui casi più complessi, dedicando meno tempo a quelli di routine.
Inoltre, tutto ciò andrebbe a compensare l’aumento esponenziale del carico di lavoro, che allo stato attuale le strutture faticano a gestire con le risorse a disposizione.
La capacità di un software di rilevare e segnalare le anomalie riscontrate nelle immagini, infatti, grazie alle moderne conquiste del Machine Learning e di altre tecniche di Intelligenza Artificiale applicata alla diagnostica per immagini, rappresenta un passo avanti tangibile per l’intera pratica medica e apre le porte a successive evoluzioni come la radiomica e la radiogenomica, che andrebbero a coinvolgere non soltanto la fase diagnostica ma anche la personalizzazione della terapia.

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Radiomica: rappresentazione del processo (fonte: Istituto Europeo di Oncologia)

Molte soluzioni software di diagnostica per immagini, inoltre, si fanno carico della segmentazione precisa delle immagini, ma anche della loro trasformazione finalizzata a studiare i cambiamenti della patologia nel tempo o a guidare gli interventi chirurgici.
Tutto ciò, in aggiunta alle soluzioni che si occupano di gestione del ciclo di vita delle immagini che – come detto – rientrano nella categoria dei PACS.

Di seguito, una selezione – necessariamente non esaustiva, dato il vastissimo ambito di riferimento – delle soluzioni e dei software da cui aziende di settore e strutture sanitarie possono pensare di prendere spunti e idee per potenziare o innovare – secondo le proprie necessità e direttrici strategiche d’innovazione – gli asset e i reparti dedicati all’imaging diagnostico.

AIdoc: l’AI al centro delle soluzioni software per la diagnostica per immagini

L’azienda israeliana nasce con l’ambizioso obiettivo di “rivoluzionare l’Healthcare” sfruttando tutto il potenziale dell’AI.

AIdoc offre una piattaforma di soluzioni indirizzate a potenziare la diagnostica in diversi ambiti, tra i quali quello cardiovascolare, neurologico e radiologico.

Per far questo, utilizza algoritmi di AI per l’imaging diagnostico – di cui 13 con marchio CE e già approvati da FDA  per uso clinico – che assistono i radiologi segnalando i risultati “sospetti” e, quindi, riducendo potenzialmente il tempo necessario per questo tipo di operazioni.

Esempi di applicazione di alcuni degli algoritmi di AI approvati FDA usati da AIdoc nella diagnostica per immagini in differenti tipi di patologie (fonte: AIdoc)

Le soluzioni AIdoc intendono supportare la capacità di decision-making umana (che resta protagonista) attraverso l’impiego di algoritmi avanzati di rilevazione delle anomalie, un motore di prioritizzazione molto efficiente e capacità di workflow integration per la semplificazione dei processi della Radiologia.

Siemens Healthineers: dati e immagini si trasformano in conoscenza

Siemens Healthineers – azienda che, peraltro, propone anche apposite tecnologie basate sull’AI per la diagnostica per immagini – offre innumerevoli soluzioni dedicate a diversi ambiti dell’imaging diagnostico quali Angiografia, Tomografia Computerizzata, Fluoroscopia, Imaging per Radioterapia, Risonanza Magnetica, Mammografia, Imaging molecolare, Sistemi a raggi x robotici e ad ultrasuoni e via dicendo.

Riguardo ai software per la diagnostica per immagini, la soluzione Syngo Carbon è utilizzata nell’interpretazione delle immagini e nella refertazione e fa uso dell’intelligenza artificiale per la gestione dei dati, offrendo un ampio set di strumenti e modelli di dati in un unico spazio di lavoro integrato.
Syngo Carbon è un software progettato per adattarsi a tutti gli scenari, potendo operare sia da singola postazione di lavoro che su scala aziendale.

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Syngo Carbon è una soluzione software di imaging e refertazione aziendale prodotta da Siemens Healthineers (fonte: Siemens Healthineers)

GE Healthcare: l’AI per il rilevamento e triage dei casi critici  

GE Healthcare offre molte soluzioni di sanità digitale anche in ambito AI imaging.

Ad esempio, Critical Care Suite è un insieme di algoritmi di intelligenza artificiale integrati nei sistemi radiografici per effettuare misurazioni automatizzate, rilevamento e triage di casi critici e controllo della qualità. Tra le sue applicazioni, il posizionamento del tubo endotracheale e il rilevamento e triage dello pneumotorace.

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GE Healthcare Critical Care Suite – L’esempio della notifica del pneumotorace – Se l’esame presenta un esame sospetto per PTX, un’icona indica al tecnico che l’immagine è stata contrassegnata da Critical Care Suite per la revisione del radiologo all’interno del PACS (fonte: GE Healthcare)

Philips Healthcare: una visione sistemica per l’imaging diagnostico

Philips supporta la trasformazione digitale dell’Healthcare con un’offerta molto ampia e con una visione sistemica nei confronti dell’imaging diagnostico.

Riguardo alle soluzioni software per la diagnostica per immagini, la grande bipartizione è tra software cardiologico e radiologico, cui si sommano soluzioni di visualizzazione avanzata e di interoperabilità.

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La visione sistemica di Philips per l’imaging (fonte: Philips)

In Radiologia, Philips interviene con un approccio end-to-end: soluzioni di acquisizione e tele-acquisizione delle immagini, di remote collaboration, di engagement dei pazienti, di orchestrazione dei workflow e di interpretazione delle immagini a supporto delle decisioni cliniche.

Ad esempio, la soluzione Philips Enterprise Imaging – come specificato dall’azienda – offre una suite di soluzioni innovative con un unico punto di integrazione con l’infrastruttura esistente.

Kinepict Health: una piattaforma per la Digital Variance Angiography

Fondata nel 2015 a Budapest, Kinepict si occupa in modo specifico di Digital Variance Angiography (DVA), una metodica di image processing che consente di ottenere immagini di altissima qualità riducendo la necessità di esposizione alla radiazione (fino al 70%, secondo l’azienda) e l’impiego di mezzi di contrasto (-50%), aumentando la sicurezza e riducendo il costo delle procedure endovascolari.

L’azienda ungherese ha sviluppato una piattaforma ad hoc che lavora su immagini DICOM e va integrata con i sistemi angiografici utilizzati dalla struttura.

PostDICOM: un sistema PACS on Cloud

Cloud PACS di PostDICOM è un vero e proprio sistema PACS. Si occupa dunque di hosting, recupero e manutenzione dei dati (con tanto di funzionalità di backup), visualizzazione, creazione di report e condivisione delle informazioni con pazienti e medici, sfruttando al massimo la scalabilità e la flessibilità del cloud. Fa parte della piattaforma anche un visualizzatore DICOM e di documenti clinici basato su tecnologie web.

Quantib: AI e data-driven nei software per la diagnostica per immagini

Le soluzioni dell’azienda olandese Quantib si integrano con i sistemi PACS per dare loro una marcia data-driven in più. In particolare, l’azienda si rivolge alle strutture sanitarie e ai medici con 3 soluzioni verticali che fanno ampio uso di Machine Learning e tecniche di Intelligenza Artificiale: Quantib Prostate, Quantib ND e Quantib Brain.

La prima è finalizzata a evidenziare anomalie prostatiche delle risonanze magnetiche (MRI), ND e Brain si occupano, invece, di segmentazione automatizzata delle strutture cerebrali e delle iperintensità della sostanza bianca.

Tempus: la Medicina di Precisione abilitata dall’AI nei software per la diagnostica per immagini

La statunitense Tempus si occupa di AI-enabled Precision Medicine.
Data la mission piuttosto ampia, non stupisce che le soluzioni software per la diagnostica per immagini siano una delle molteplici aree coperte dal business aziendale.

Tempus offre soluzioni che forniscono insight avanzati dalle immagini, con particolare focus in ambito oncologico e radiologico: nel primo caso, la soluzione (Pixel) è impiegata soprattutto per monitorare la progressione della malattia, mentre in ambito radiologico il sistema si occupa di segmentazione automatizzata delle aree di interesse dell’imaging TAC e MR e di reporting avanzato.

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