Si tratta di un progetto pilota che, grazie all’uso dell’intelligenza artificiale, consentirà in massimo dieci secondi di acquisire informazioni accurate sulle proprietà dei tessuti patologici.
L’impiego sperimentale delle reti neurali per l’acquisizione delle immagini di risonanza magnetica è l’oggetto del progetto di ricerca sviluppato alla Fondazione Irccs Mondino da Leonardo Barzaghi e Raffaella Fiamma Cabini, laureati in fisica e dottorandi del Centro BioData Science del Mondino coordinato dalla prof.ssa Silvia Figini.
«Sono molto orgoglioso del grande risultato raggiunto da due giovani ricercatori lombardi. Grazie a questa innovazione», continua Alessandro Fermi, assessore all’Università, alla Ricerca e all’Innovazione di Regione Lombardia, «verranno abbattuti i tempi necessari per ottenere immagini tramite la risonanza magnetica e questo permetterà di rendere l’esame più confortevole per i pazienti e di avere qualche risparmio per le strutture sanitarie. Aspetto dunque i ragazzi in Regione per complimentarmi con loro».
Grazie a due borse di studio finanziate dal centro neurologico pavese di eccellenza, i due ricercatori hanno studiato lo sviluppo degli algoritmi di machine learning e deep learning per la previsione di biomarcatori quantitativi delle malattie dell’apparato muscolo-scheletrico.
L’uso dei modelli più evoluti di intelligenza artificiale consente oggi di accelerare i tempi di acquisizione delle informazioni quantitative della patologia come, per esempio, quelle relative alla quantità dell’infiammazione, dell’atrofia e la percentuale di grasso. Grazie alle reti neurali si possono ottenere immagini in pochi secondi, abbattendo i tempi necessari con i metodi standard, quantificabili in ore.
