Applicazione del deep learning in neurologia

In caso di emorragia intracranica è essenziale intervenire rapidamente, quindi è fondamentale una diagnosi tempestiva.
Uno studio presentato durante il congresso della Radiological Society of North America ha verificato che la diagnosi può essere più accurata se effettuata con l’aiuto di un algoritmo di deep learning (Park,K, Kim,M, Kim,J, Yoon,S, Kim,M, Choe,J, Lee,D, Ahn,J, Son,J, Hahm,M, Park,S, Kim,Y, Kim,K, Park,S, Jeong,S, Lee,S, Cho,J, Clinical Usefulness of Deep Learning-Based Automated Detection Algorithm in the Intracranial hemorrhages. Radiological Society of North America 2019 Scientific Assembly and Annual Meeting, December 1 – December 6, 2019, Chicago IL).

Lo strumento diagnostico resta la TC.
Sono stati sottoposti a indagine intracranica 5702 pazienti, dei quali 2647 con emorragie di varia natura: questi sono stati valutati con o senza il supporto dell’algoritmo e i risultati delle due modalità sono stati messi a confronto.
Sono stati coinvolti 38 clinici di varie specialità.
L’algoritmo ha aiutato l’accuratezza diagnostica soprattutto di alcuni gruppi di professionisti, come medici di medicina interna, pediatri, giovani medici dei reparti d’emergenza.
Il software non dà, invece, almeno in apparenza, vantaggi in termini di tempo richiesto per effettuare la diagnosi, anche se ne migliora l’accuratezza, portando vantaggi al percorso di cura.

Stefania Somaré

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