Nuova collaborazione di ricerca: il futuro dell'analisi delle immagini biomediche
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Ogni giorno vengono scattate migliaia di immagini radiologiche che forniscono preziose indicazioni sulla progressione della malattia. La rete tedesca RACOON e il programma prioritario SPP2177 stanno unendo le loro competenze per poter valutare questi dati in modo più rapido e preciso in futuro. Insieme, i ricercatori intendono sviluppare nuovi metodi supportati dall'intelligenza artificiale che possano migliorare significativamente la diagnostica e la terapia.
Questo collage generato dall'intelligenza artificiale dimostra che gli algoritmi possono riconoscere nelle immagini radiologiche informazioni che altrimenti rimarrebbero nascoste all'occhio umano. Gli scienziati stanno sfruttando questo vantaggio.
Prof. Dr. Dr. Jens Kleesiek - DALL-E/OpenAI
Ogni giorno, in tutta la Germania, vengono prodotte migliaia di immagini radiologiche che ci dicono di più sulle malattie. Due grandi gruppi di esperti del consorzio RACOON e del programma prioritario SPP2177, che ora lavorano insieme, stanno cercando di capire come questi volumi di dati possano essere valutati meglio e più velocemente in futuro. Il Prof. Dr. Jens Kleesiek della Facoltà di Medicina dell'Università di Duisburg-Essen spiega cosa significa il nuovo consorzio per la ricerca sulla salute e l'assistenza sanitaria in Germania.
Dal 2020 RACOON collega tutti i centri universitari di radiologia in Germania: si tratta di 38 siti e quasi 400 dipendenti. Sono coinvolti anche il Centro tedesco di ricerca sul cancro di Heidelberg, l'Istituto Fraunhofer per la medicina digitale MEVIS di Brema e l'Università tecnica di Darmstadt. La rete RACOON, finanziata dalla Rete di Medicina Universitaria (Ministero Federale dell'Istruzione e della Ricerca), rende le immagini radiologiche utilizzabili per analisi locali e centrali.
È qui che entra in gioco il programma prioritario SPP2177 Radiomics, finanziato dalla Fondazione tedesca per la ricerca. In più di 15 sottoprogetti in tutta la Germania, il valore diagnostico e prognostico delle immagini mediche deve essere migliorato attraverso l'integrazione della radiomica e di approcci avanzati all'interpretazione delle immagini, ad esempio con l'intelligenza artificiale. Si stanno inoltre sviluppando soluzioni software per interpretare i dati in pochi secondi utilizzando algoritmi. Si stanno integrando anche i risultati del NAKO, il più grande studio sulla salute a lungo termine basato sulla popolazione in Germania. Raccolte di dati complessi possono essere ricercate alla ricerca di modelli utilizzando potenti computer mainframe, intelligenza artificiale e deep learning. Ciò fornisce informazioni preziose su casi simili, sulla probabile progressione della malattia e sulle terapie più adatte. Il programma SPP2177 è diretto dal Prof. Dr. Fabian Bamberg, Direttore del Dipartimento di Radiologia del Centro Medico Universitario di Friburgo.
I diversi strumenti del programma prioritario devono ora essere introdotti nella pratica clinica. "Fondamentalmente, si può pensare a un app store", spiega il professor Kleesiek, direttore dell'Istituto per l'Intelligenza Artificiale in Medicina dell'Ospedale Universitario di Essen. "Abbiamo creato un ecosistema in RACOON, che ora viene rifornito di software dal programma prioritario". Il programma copre tutte le malattie per le quali le tecniche di imaging sono utilizzate nel trattamento.
"Più cose sappiamo, più la ricerca e l'assistenza medica saranno migliori", riassume Bamberg. L'analisi di enormi quantità di dati (big data) porta a migliori approcci terapeutici e a trattamenti più personalizzati. La collaborazione è in corso dall'inizio dell'anno ed è finanziata da entrambe le reti con fondi esistenti. I primi progetti SPP dovrebbero essere collegati al consorzio RACOON entro la fine del 2025.
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