Intelligenza artificiale può leggere risonanza magnetica al cervello: ecco le diagnosi in pochi secondi

(Adnkronos) - Una nuova impresa dell'intelligenza artificiale applicata alla medicina: può leggere una risonanza magnetica al cervello e restituire una diagnosi in pochi secondi. Lo ha dimostrato un team di scienziati dell'University of Michigan (Um) che ha sviluppato un modello basato sull'Ai rivelatosi in grado di intercettare patologie neurologiche con una precisione fino al 97,5%. Il sistema è riuscito anche a individuare quanto fosse urgente trattare un paziente. Nello studio pubblicato su 'Nature Biomedical Engineering' gli autori prospettano che questa tecnologia, definita unica nel suo genere, potrebbe avere un impatto trasformativo per il neuroimaging nei sistemi sanitari Usa. "Dato che la domanda globale di risonanza magnetica è in aumento e sottopone a notevole pressione i medici e la sanità, il nostro modello di intelligenza artificiale ha il potenziale per ridurre il carico migliorando la diagnosi e il trattamento con informazioni rapide e accurate", sottolinea l'autore senior Todd Hollon, neurochirurgo dell'ateneo statunitense, docente della UM Medical School. Hollon ha battezzato l'invenzione 'Prima'. Lui e il suo team hanno testato questa tecnologia su oltre 30mila studi di risonanza magnetica nel corso di un anno. In oltre 50 diagnosi radiologiche di gravi disturbi neurologici, Prima ha superato altri modelli di Ai all'avanguardia in termini di prestazioni diagnostiche. Il modello è riuscito a determinare quali casi avrebbero dovuto avere la priorità più alta. Alcune problematiche, ricordano gli esperti, come emorragie cerebrali o ictus, richiedono cure mediche immediate, e in questi casi Prima può allertare automaticamente i medici in modo che possano intervenire rapidamente, afferma Hollon. I ricercatori hanno ideato il modello in modo che possa consigliare quale specialista debba essere avvisato, ad esempio un neurologo specializzato in ictus o un neurochirurgo, con un feedback disponibile immediatamente dopo che il paziente ha completato l'imaging. "La precisione è fondamentale quando si legge una risonanza magnetica cerebrale, ma tempi di risposta rapidi sono essenziali per una diagnosi tempestiva e risultati migliori", evidenzia Yiwei Lyu, co-autore e ricercatore post-dottorato in Informatica e Ingegneria alla University of Michigan. "Nei passaggi chiave del processo, i risultati suggeriscono che Prima può migliorare i flussi di lavoro e semplificare l'assistenza clinica senza rinunciare alla precisione". Ma cos'è questo sistema messo a punto dai ricercatori? Il modello Prima è un 'vision language model' (Vlm), un sistema di intelligenza artificiale in grado di elaborare simultaneamente video, immagini e testo in tempo reale. Non è il primo tentativo di applicare l'Ai alla risonanza magnetica (Mri) e ad altre forme di neuroimaging, ma l'approccio è diverso: i modelli precedenti si basavano su sottoinsiemi di dati di Mri selezionati manualmente per raggiungere obiettivi specifici, come l'individuazione di lesioni o la previsione del rischio di demenza. Durante la progettazione del nuovo sistema, il team di Hollon ha basato l'addestramento su ogni risonanza magnetica (oltre 200mila studi e 5,6 milioni di sequenze) eseguita da quando è iniziata la digitalizzazione della radiologia all'University of Michigan Health decenni fa. I ricercatori inseriscono nel modello anche le storie cliniche dei pazienti e le motivazioni per cui i medici hanno ordinato uno studio di diagnostica per immagini. E, con tutti questi dati, "Prima funziona come un radiologo, integrando informazioni riguardanti il paziente e i dati di imaging per ottenere una comprensione completa del suo stato di salute", illustra il co-primo autore Samir Harake, data scientist nel Machine Learning in Neurosurgery Lab di Hollon. Questo, prosegue, "consente di ottenere prestazioni migliori in un'ampia gamma di attività di previsione". Ogni anno nel mondo vengono eseguiti milioni di studi di risonanza magnetica, una parte significativa dei quali è focalizzata sulle malattie neurologiche. Questa domanda, affermano i ricercatori, supera la disponibilità di servizi di neuroradiologia e comporta notevoli sfide, tra cui carenza di personale e rischio di errori diagnostici. A seconda del luogo in cui si esegue l'esame potrebbero volerci giorni o anche più tempo per ottenere un risultato. "Sia che si riceva una scansione in un sistema sanitario più ampio che deve far fronte a un volume crescente di prestazioni sia che si faccia in un ospedale rurale con risorse limitate, sono necessarie tecnologie innovative per migliorare l'accesso ai servizi di radiologia - ragiona Vikas Gulani, coautore e presidente del Dipartimento di Radiologia alla UM Health - I nostri team hanno collaborato per sviluppare una soluzione all'avanguardia a questo problema, con un potenziale enorme e scalabile". Nonostante i buoni risultati ottenuti da Prima, puntualizzano però gli autori, la ricerca è ancora nella fase iniziale di valutazione. Il lavoro futuro del team esplorerà la possibilità di integrare informazioni più dettagliate sui pazienti con i dati delle cartelle cliniche elettroniche per una diagnosi più accurata. Ciò che Hollon descrive come "ChatGpt per l'imaging medico" ha un potenziale più ampio, prevedono gli esperti, e un giorno potrebbe essere adattato ad altre modalità di imaging, come mammografie, radiografie del torace ed ecografie. "Così come gli strumenti di intelligenza artificiale possono aiutare a scrivere una bozza di e-mail o a fornire raccomandazioni, Prima si propone di essere un copilota per l'interpretazione degli studi di imaging medico", conclude Hollon, sottolineando il potenziale che integrare questi sistemi avrebbe riguardo all'obiettivo di "migliorare l'assistenza sanitaria attraverso l'innovazione".

Fava (Inps): "Vogliamo un Istituto sempre più trasparente ed efficace"

(Adnkronos) - "Inps è tutto il welfare in Italia. La sua trasformazione sta andando avanti e per questo sono molto felice. Tutti i nostri dipendenti ci stanno credendo fortemente. Vogliamo restituire al Governo, allo Stato, un istituto che sia sempre più trasparente, efficace, dinamico e fruibile, cioè sempre più al servizio dei nostri cittadini”. Lo ha detto il presidente dell'Inps, Gabriele Fava, durante la Conferenza nazionale della Dirigenza Inps intitolata "La forza dei valori" che è iniziata oggi a Roma. Punti chiave, spiega Fava sono: “Responsabilità, senso del dovere, senso del sacrificio e soprattutto il benessere dei cittadini. Il loro interesse che corrisponde al nostro lavoro”. Due giorni ricchi di incontri e approfondimenti: “Queste due giornate sono importantissime perché i protagonisti sono le nostre risorse umane, tutti i nostri dipendenti, dal primo all’ultimo. Vogliamo passare con loro questi due giorni per andare incontro al futuro del nostro Istituto e quindi al nuovo modello di servizio che stiamo portando avanti” conclude Fava.

Rifiuti, progetto Neofos: recuperare fosforo da acque reflue e fanghi urbani

(Adnkronos) - Da rifiuto a risorsa grazie allo sviluppo di tecnologie innovative per il recupero del fosforo da acque reflue e fanghi urbani. Questo l’obiettivo di Neofos, un programma di sperimentazione con un investimento complessivo di quasi 1,5 milioni di euro, finanziato nell’ambito del bando promosso dal Mase - Materie Prime Critiche e guidato da Gruppo Cap, insieme a MM Spa, Politecnico di Milano (Polimi) e Università di Bologna (Unibo). Il progetto coinvolge tecnologie e strategie innovative per la gestione dei nutrienti e il recupero del fosforo come risorsa strategica, creando un modello di economia circolare unico in Italia per integrazione territoriale. Il fosforo è un elemento essenziale per la produzione di fertilizzanti e per alcune applicazioni industriali, di particolare interesse per il settore dell’automotive, come le batterie litio-ferro-fosfato. A causa del progressivo depauperamento delle riserve minerali globali e della sua designazione come Critical Raw Material, cresce l’interesse per le attività di Urban Mining, che permettono di produrre localmente fosforo e ridurre la dipendenza dai mercati extra Ue. In questo scenario Cap, da sempre impegnata nello sviluppo di progetti di economia circolare, ha ottenuto il ruolo di capofila nel progetto che partirà dall’impianto di Bareggio, dove sarà installato un primo impianto dimostrativo, capitalizzando l’esperienza e il know-how acquisito negli anni nella gestione della BioPiattaforma di Sesto San Giovanni. Al contempo, con il coinvolgimento di MM, gestore del servizio idrico integrato della città di Milano, il progetto si radica strategicamente sul territorio, consentendo di testare soluzioni innovative direttamente nei grandi impianti di uno dei poli d’eccellenza europei nel trattamento acque. Nel dettaglio, il progetto Neofos mira a sviluppare approcci circolari innovativi per il recupero del fosforo e per la produzione di materie prime seconde di qualità, attraverso tre direttrici integrate. Innanzitutto, si concentrerà sulla rimozione biologica del fosforo dalle acque reflue tramite la tecnologia S2Ebpr (Side-Stream Enhanced Biological Phosphorus Removal). Questo processo sfrutta batteri specifici in grado di catturare e accumulare il fosforo presente nell’acqua, riducendo l’uso di reagenti chimici e il consumo energetico, nel pieno rispetto dei nuovi limiti europei sulle emissioni di nutrienti. La sperimentazione sarà condotta su due impianti pilota, per poi verificare l’efficacia della tecnologia su scala reale. In questa fase, MM mette a disposizione gli impianti di Milano San Rocco e Milano Nosedo come casi studio reali e imprescindibili per la modellazione dei processi di rimozione biologica e per la definizione degli scenari di implementazione tecnologica su scala metropolitana. In parallelo, Neofos prevede il recupero del fosforo dai fanghi di depurazione e dalle ceneri da monoincenerimento. Il materiale estratto sarà trasformato in sali di fosforo (struvite) o in altri composti puri, utilizzabili come fertilizzanti o in processi industriali. Con l’ottimizzazione dei processi sarà possibile ottenere prodotti di alta qualità, minimizzando l’uso di acidi e migliorando la sostenibilità complessiva. Infine, il focus di indagine si sposterà sull’integrazione delle tecnologie e sulla loro scalabilità. Verranno valutati costi, benefici ambientali e possibilità di applicazione su larga scala, definendo strategie per la gestione dei materiali secondo i criteri di End of Waste e massimizzando efficienza e sostenibilità. In questo modo, Neofos punta a creare un modello replicabile di gestione del fosforo che coniughi innovazione, economia e rispetto dell’ambiente.

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Giuseppe Caldarola

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