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SPOILERS: intelligenza artificiale al servizio della diagnosi radiologica
Presentato a Napoli lo studio della SSD Laboratori di Ricerca del Dipartimento Attività Integrate Ricerca e Innovazione (DAIRI). Il progetto SPOILERS rappresenta un esempio concreto di ricerca per il trasferimento tecnologico in sanità e conferma il ruolo strategico del DAIRI, diretto da Antonio Maconi, nell’innovazione e nella ricerca applicata alla pratica clinica.
Di Redazione
Data di pubblicazione
credits © AOU AL
È stato presentato a Napoli, in occasione del 25° Congresso Nazionale AIIC – Associazione Italiana Ingegneri Clinici, il progetto SPOILERS – SupPortO intellIgente alLa rEfertazione Radiologica delle neoplaSie polmonari, sviluppato dalla SSD Laboratori di Ricerca del DAIRI, la cui Responsabile è la dottoressa Annalisa Roveta, dell’Azienda Ospedaliero-Universitaria di Alessandria. L’iniziativa ha preso parte alla sessione tematica “Applicazioni di Intelligenza Artificiale in Sanità”, dedicata ai sistemi più innovativi a supporto del personale clinico.
Finanziato dalla Fondazione CRT tramite il Bando Erogazioni Ordinarie 2023 e condotto sotto la responsabilità scientifica del dottor Ivan Gallesio (Direttore della SC Radiologia), il progetto è stato realizzato dal Laboratorio Integrato di Intelligenza Artificiale e Informatica in Medicina della SSD Laboratori di Ricerca, con il contributo del dottor Andrea Santomauro, dei professori del Dipartimento di Scienze e innovazione tecnologica dell’Università del Piemonte Orientale Luigi Portinale e Giorgio Leonardi, rispettivamente ordinario e associato di Informatica.
SPOILERS si propone di sviluppare un sistema di intelligenza artificiale in grado di supportare i radiologi nella diagnosi precoce del tumore polmonare, una delle neoplasie più diffuse e con la prognosi meno favorevole, spesso diagnosticata in fase avanzata. L’obiettivo è aumentare accuratezza, tempestività e coerenza nella refertazione, in un contesto caratterizzato da carenza di personale e crescente richiesta di prestazioni.
La tecnologia impiegata si basa su modelli di deep learning multimodali con architettura Transformer, capaci di integrare dati clinici, referti e immagini (TC e radiografie toraciche), generando automaticamente referti in linguaggio naturale.
I primi risultati, derivanti dall'analisi di immagini radiografiche, sono promettenti: oltre l’85% dei referti è stato ritenuto clinicamente affidabile e la metrica BERTScore ha superato lo 0,90. È inoltre emersa una riduzione significativa del tempo medio di refertazione. Una nuova fase di test su immagini TC, su una popolazione pilota di circa 250 pazienti, è attualmente in corso, con le opportune approvazioni etiche e istituzionali.
É possibile sostenere la ricerca del DAIRI e più in generale dell’Azienda Ospedaliero – Universitaria di Alessandria direttamente su https://www.fondazionesolidal.it/donazioni/ .
Ultima modifica 24 Giugno 2025
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