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L'incredibile viaggio dei test assistiti dal computer: come sono passati dai laboratori degli anni '50 agli ospedali?
Nella medicina contemporanea, la tecnologia di rilevamento assistito da computer (CADe) è senza dubbio uno strumento importante per migliorare la diagnosi e aiutare i medici ad aumentare l'efficienza e l'accuratezza dei servizi medici. La tecnologia risale agli anni '50, ma i progressi nella potenza di calcolo e negli algoritmi ne hanno ampliato le applicazioni, cambiando il volto della diagnosi medica.
La rilevazione assistita dal computer, o diagnosi assistita dal computer, fornisce ai medici strumenti eccellenti per interpretare le immagini mediche. Che si tratti di raggi X, risonanza magnetica, endoscopia o tecnologia diagnostica a ultrasuoni, i dati delle immagini generate devono essere analizzati attentamente da personale medico professionista. In un breve lasso di tempo, devono analizzare la quantità sempre crescente di informazioni per estrarre informazioni sanitarie chiave, e questo è esattamente il punto di forza del sistema CADe.
I sistemi CADe elaborano immagini o video digitali per supportare il processo decisionale medico, contrassegnando le strutture anomale significative.
Nel corso del tempo, i sistemi CAD sono diventati più sofisticati e ora sono in grado di identificare automaticamente una varietà di lesioni, compresi i tumori. Ad esempio, molti centri di screening del cancro lo hanno applicato alla mammografia, all'endoscopia del colon e alla rilevazione del cancro ai polmoni per migliorare l'accuratezza diagnostica.
Dal laboratorio degli anni '50 all'applicazione clinica
Già alla fine degli anni '50, l'avvento dei computer moderni spinse i ricercatori di molti settori a esplorare le possibilità dei sistemi di diagnosi medica assistiti da computer. Inizialmente i sistemi CAD utilizzavano principalmente diagrammi di flusso, corrispondenze di modelli statistici e basi di conoscenza per guidare i loro processi decisionali. Negli anni '70 iniziarono ad apparire alcuni dei primi sistemi CAD, spesso definiti "sistemi esperti in campo medico". Lo sviluppo di questi sistemi non solo ha promosso l'istruzione, ma ha anche gettato le basi per i futuri sistemi CAD.
Con l'evoluzione del CAD, i ricercatori si resero gradualmente conto dei limiti di questi primi sistemi e iniziarono a utilizzare metodi di data mining più avanzati.
Negli anni '80 e '90, l'avvento dei metodi di data mining ha consentito ai sistemi CAD di diventare più flessibili ed efficienti. Nel 1998, la Food and Drug Administration (FDA) degli Stati Uniti ha approvato il lancio del primo sistema CAD commerciale per mammografia, ImageChecker, che ha ufficialmente introdotto i sistemi CAD nell'uso clinico.
Evoluzione tecnologica e sfide
I sistemi CAD operano sulla base di una tecnologia di riconoscimento di modelli altamente sofisticata. Grazie alla scansione di grandi quantità di immagini mediche, il sistema è in grado di identificare strutture sospette e contrassegnarle. Tuttavia, questa tecnologia deve ancora affrontare numerose sfide, soprattutto in termini di dati di input, elaborazione e sistemi di valutazione.
Sebbene il sistema CAD possa migliorare il tasso di rilevamento delle lesioni, non può raggiungere un tasso di rilevamento del 100% e può dare origine a falsi positivi (FP).
Attualmente i ricercatori sono alla ricerca di una nuova generazione di algoritmi per risolvere le scarse prestazioni dei sistemi CAD in scenari quali patologie multiple. Inoltre, la progettazione e l'implementazione efficaci delle cartelle cliniche elettroniche (EHR) sono fondamentali per il successo di un sistema CAD.
Stato attuale dell'applicazione
Attualmente, la tecnologia CAD è ampiamente utilizzata nella diagnosi del cancro al seno, del cancro ai polmoni, del cancro al colon, della retinopatia diabetica e di molte altre malattie. In particolare nella mammografia, i sistemi CAD possono aiutare i medici a identificare tumori benigni e maligni e, nello screening del cancro ai polmoni, i sistemi CAD di sintesi video sono considerati preziosi strumenti ausiliari.
Tuttavia, alcuni studi hanno evidenziato che, sebbene i sistemi CAD possano migliorare i tassi di rilevamento delle malattie, potrebbero anche aumentare il rischio di falsi positivi. Per questo motivo, sempre più ospedali stanno gradualmente adottando tecnologie emergenti, come il deep learning e il machine learning, per combinare in modo più efficace i vantaggi dei sistemi CAD e superarne le carenze iniziali.Attraverso questi sistemi, i professionisti sanitari possono prendere decisioni diagnostiche più consapevoli e migliorare la qualità della vita dei loro pazienti.
Guardando al futuro
Guardando al futuro, si prevede che i sistemi CAD continueranno ad ampliare le loro applicazioni in settori quali la patologia digitale e l'analisi delle immagini. Sebbene lo sviluppo della tecnologia presenti delle sfide, come la capacità di elaborazione dei dati e le prestazioni degli algoritmi, le tendenze future integreranno senza dubbio ulteriormente i sistemi CAD nella diagnosi medica quotidiana.
I test assistiti da computer sono stati sviluppati per oltre 40 anni e il potenziale di integrazione tra campo medico e tecnologia continua a essere sfruttato. Con il progresso della tecnologia, sarà possibile migliorare ulteriormente la salute e il benessere dell'uomo nei futuri trattamenti medici?
