L'intelligenza artificiale "ha applicazioni nelle diverse branche della radiologia, sempre più si inserisce nell'iter diagnostico e in tutte le applicazioni in cui l'immagine la fa da padrone, insomma l'Ia è entrata prepotentemente nel settore dell'imaging. Quando parliamo di 'immagini', infatti, parliamo di dati. Non sono più solo fotografie, ma contengono dati che si usano per fare diagnostica avanzata, ma anche la predizione futura del rischio. Uno degli aspetti interessanti dell'Ia è come cambia il paradigma che usiamo attualmente nella diagnostica e nell'impostazione della medicina rispetto ai nostri pazienti, un riferimento è la medicina personalizzata". Lo ha spiegato Luca Maria Sconfienza, responsabile dell'Unità operativa di Radiologia diagnostica e interventistica dell'Irccs ospedale Galeazzi-Sant'Ambrogio e professore ordinario di Diagnostica per immagini e Radioterapia dell'università degli Studi di Milano, ospite in collegamento dell'evento 'Trasformazione digitale dentro l'Ai', promosso oggi a Roma dall'Adnkronos. Quindi l'Ai è entrata nella diagnostica per andare a cambiare "il modo in cui possiamo fare diagnostica - continua Sconfienza - e abbiamo diversi ambiti: uno è sicuramente di confermare o rifiutare un sospetto diagnostico". Lo specialista fa un esempio: "Se un paziente ha avuto un trauma, frattura sì o no? L'Ai applicata all'imaging ortopedico è estremamente frequente e comune. Un lettore esperto - precisa Sconfienza - arriva al 96-97% di accuratezza diagnostica, ma l'algoritmo è utile nei casi sospetti dove la frattura è sottile e tenue: in un centro che fa un alto volume di prestazioni, l'Ai può far aumentare del 2% le diagnosi corrette. Così possiamo impostare un percorso di cura migliore e anche risparmiare risorse - anche economiche - per il paziente".