DeepTrace Technologies, spin-off della Scuola Universitaria Superiore Iuss-Pavia, attiva nello sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale per l’imaging medicale, ed Ebit, la società del Gruppo Esaote, specializzata nell’Information Technology Medicale, siglano una nuova partnership per supportare in modo innovativo, con un sistema di archivio con intelligenza artificiale, i medici nello sviluppo di modelli di medicina predittiva personalizzata.
Grazie all’integrazione della piattaforma AI Trace4Research con il sistema Ris-Pacs Suitestensa si potranno elaborare, sotto la guida professionale del medico, i dati e le immagini mediche provenienti da studi clinici, approvati dai comitati etici nel rispetto delle normative italiane ed europee, senza richiedere l’utilizzo di altri strumenti software.
La disponibilità di Trace4Research con modalità integrata al Ris-Pacs di Ebit permette di superare tutte le fasi intermedie che attualmente sono necessarie per sviluppare modelli di intelligenza artificiale applicati alle immagini e ai dati clinici ad esse correlate, che spesso richiedono lunghi tempi di lavoro e soluzioni tecniche complesse.
«La missione di DeepTrace Technologies – commenta Isabella Castiglioni, professore ordinario di Fisica Applicata all’Università di Milano-Bicocca e presidente onorario di DeepTrace Technologies – è quella di rendere l’intelligenza artificiale più accessibile e alla portata dei clinici, in primis i radiologi e i medici nucleari, che operano con le immagini, dalle semplici radiografie, all’ecografia, alla tac, alla risonanza magnetica, alla pet, che sono poi archiviate nei Pacs. La nostra partnership con Ebit ci aiuterà a colmare il divario che oggi separa gli sviluppatori delle tecnologie di intelligenza artificiale dagli utilizzatori clinici. La nostra piattaforma di intelligenza artificiale consentirà uno sviluppo semplice, efficace ed efficiente di soluzioni di ricerca end-to-end da parte dei medici. In quanto società spin-off dell’Università italiana, siamo entusiasti di partecipare con un ruolo primario alla trasformazione della ricerca italiana in ambito radiologico insieme all’azienda italiana leader nei sistemi Ris-Pacs».
«Ebit, società del Gruppo Esaote, è focalizzata nello sviluppo di nuove soluzioni software per la diagnostica con l’obiettivo di servire i sistemi sanitari italiani con strumenti dedicati alla ricerca clinica – ha dichiarato Gianluca Levrero, ceo di Ebit – Da sempre siamo impegnati nella refertazione radiologica di alta qualità e grazie a questo progetto possiamo fornire nell’ambito della piattaforma di Suitestensa un ulteriore strumento avanzato per l’archiviazione a scopi sia scientifici che clinici che didattici. La piattaforma nasce come modulo aggiuntivo del Pacs di produzione e non richiede l’aggiunta di un data base relazionale; l’integrazione AI di DeepTrace nei nostri sistemi Ris-Pacs è il nuovo valore aggiunto che intendiamo apportare nel prossimo futuro per contribuire ad accelerare la ricerca clinica in Italia».
La piattaforma AI Trace4Research
La piattaforma software di intelligenza artificiale Trace4Research consente l’analisi avanzata di immagini radiologiche acquisite in studi clinici e lo sviluppo di modelli di medicina predittiva personalizzata mediante l’elaborazione di caratteristiche estratte dalle immagini radiologiche non stimabili a occhio nudo. Tali caratteristiche (denominate caratteristiche di radiomica) sono utilizzate per addestrare algoritmi di machine learning o di deep learning in grado di classificare automaticamente le immagini radiologiche da cui sono state estratte in classi con significato clinico diverso. Opportunamente identificate, le caratteristiche di radiomica possono rappresentare biomarcatori predittivi di insorgenza, sviluppo, progressione di malattia o di risposta alla terapia.
Trace4Research consente agli utenti radiologi di visualizzare e interpretare i risultati delle analisi mediante report strutturati, manoscritti scientifici strutturati, diagrammi e tabelle che vengono generate in modo automatico dalla piattaforma e che descrivono i dati utilizzati, i metodi impiegati, gli algoritmi addestrati e testati, per un utilizzo comprensibile e trasparente dei modelli, dei predittori e dei risultati degli studi clinici svolti con il supporto della piattaforma.
Suitestensa Research Archive
La piattaforma nasce come modulo aggiuntivo del Pacs di produzione. Si basa su un infrastruttura “leggera” che non richiede l’aggiunta di un database relazionale. La funzionalità di archivio scientifico (comunemente chiamate Teaching files) permette la creazione di un archivio di casi più interessanti a scopo didattico/scientifico. Essa è accessibile da tutti i moduli Suitestensa mediante un opportuno comando presente nel visualizzatore delle immagini. È inoltre fruibile mediante l’intero flusso di lavoro della refertazione radiologica guidando il medico in studi prospettici o retrospettivi tramite l’utilizzo di tag o parole chiave. La sicurezza ed il controllo della catalogazione degli studi è demandata ad un sistema di quality control del sistema Pacs che identificherà le immagini (istanze) che dovranno essere anonimizzate sull’archivio scientifico e di inviare al Pacs il file contenente la lista delle istanze e dei dati raccolti.
