L'iniziativa TECH4ALL di Huawei mira a garantire che nessuno venga lasciato indietro nel mondo digitale, incoraggiando programmi di inclusione digitale e potenziando l'adozione della tecnologia a livello globale. Il progetto è simile ad alcuni dei lavori che si svolgono all'interno del mondo accademico in tutta Europa, dove i progetti di ricerca si concentrano sullo sfruttamento della tecnologia per il bene della società.

Il Professor van Ginneken, professore di analisi delle immagini mediche presso il Radboud University Medical Centre in Olanda, sta introducendo soluzioni sanitarie digitalizzate nei paesi in via di sviluppo e ritiene che tra dieci anni tutti i reparti di patologia ospedaliera saranno digitalizzati. Ha parlato con Huawei del lavoro che sta facendo...

Quando è iniziato il suo lavoro nel campo della diagnostica per immagini medica?

Ho studiato fisica e ho completato un dottorato di ricerca in analisi delle immagini mediche nel 1996, sviluppando programmi per computer che analizzano le radiografie del torace utilizzando l'intelligenza artificiale (IA). Alla fine degli anni Novanta volevamo mettere unità digitali di radiografia toracica con software di IA in paesi dove c'era molta tubercolosi, perché permette uno screening più veloce e più diffuso, senza la necessità di sviluppare immagini su pellicola. Tuttavia, all'epoca le apparecchiature radiografiche digitali erano troppo costose.

Nel 2012, l'apprendimento profondo ha fatto breccia e ha reso l'IA per le immagini mediche più popolare. Mi sono trasferito in un'università nell'est dei Paesi Bassi e ho creato un gruppo di 70 ricercatori che analizzano le immagini mediche. Cinque anni fa abbiamo iniziato a lavorare con i dipartimenti di patologia per digitalizzare le immagini. Il problema è che, quando vengono archiviate per uso medico, queste immagini molto grandi occupano molto spazio. I dipartimenti stanno quindi cancellando tutte le loro immagini dopo tre mesi - quindi non possiamo usarle per un apprendimento profondo. Man mano che i sistemi di memorizzazione diventano più economici, siamo più vicini a risolvere questo problema. Vedremo tutti i reparti di patologia digitalizzati entro i prossimi dieci anni, ne sono sicuro.

Cosa ha limitato la digitalizzazione degli ospedali fino ad ora?

L'assistenza sanitaria è conservatrice. Le nuove soluzioni devono essere provate in studi di grandi dimensioni, e ci sono molti processi ereditati.

C'è stato uno studio di simulazione in Svezia che ha utilizzato l'ultimo sistema di IA per mammografia. I ricercatori lo hanno confrontato con i metodi di cura tradizionali. Hanno scoperto che il sistema di IA funzionava come i radiologi di un ospedale e ha addirittura superato alcuni di essi. Così, hanno proposto di permettere che una grande percentuale di mammografie sia letta solo dal sistema di IA. Se individuava un problema, lo segnalava con un consulente che indagava.

La simulazione ha mostrato che funziona, ma non è stata implementata. Si sostiene invece che l'ospedale dovrebbe fare un test prospettico. Una sperimentazione costa facilmente circa 10 milioni di euro, quindi avrebbero bisogno di trovare ingenti finanziamenti. Questa sperimentazione richiederebbe anni. Sono sicuro che quando avranno completato la sperimentazione, il software di IA avrà fatto così tanti progressi che questa tecnologia validata prospetticamente sarà già obsoleta.

Questa è la sfida che abbiamo. Dobbiamo convalidare i sistemi prima che possano essere utilizzati, ma questo richiede tempo a causa delle normative, e nel frattempo, questi sistemi stanno rapidamente migliorando.

Questo aiuterebbe il mondo in via di sviluppo?

L'IA è vantaggiosa per il mondo in via di sviluppo perché ci sono meno processi ereditati dal passato e meno regolamenti. Guardate l'Africa. Non hanno mai avuto un'infrastruttura di rete fissa, quindi sono passati direttamente ai telefoni cellulari. Lo stesso può accadere con la digitalizzazione e l'implementazione dell'IA nella sanità.

La digitalizzazione decentralizzerà le funzioni sanitarie - rendendole accessibili a più persone in più luoghi. Lo vediamo in tutti i paesi africani, dove vengono utilizzati dispositivi di imaging portatili; e in Europa orientale, Asia e Sud America, dove i primi programmi di screening per la tubercolosi utilizzano unità di test mobili, consentendo ai professionisti di mirare alle fasce demografiche più vulnerabili. A questo proposito, i paesi in via di sviluppo sono leader nell'adozione di nuove tecnologie mediche. Allo stesso tempo, oltre a ridurre i costi di set-up, portano l'assistenza sanitaria direttamente al paziente.

Di cosa si occupa la vostra azienda Thirona?

Ho fondato Thirona con Eva van Rikxoort nel 2014. La nostra visione è quella di colmare il divario tra gli sviluppi accademici nell'analisi dell'immagine medica e le esigenze di usabilità clinica. Queste devono essere colmate creando prodotti che includano le più recenti tecnologie, ma che siano anche intuitivi per l'utente e aiutino gli specialisti medici. Oggi abbiamo 30 dipendenti.

Abbiamo anche creato grand-challenge.org, una piattaforma per lo sviluppo end-to-end di soluzioni di machine learning nell'imaging biomedico. Permette a chiunque di aggiungere una sfida, per una rete di esperti e appassionati di imaging medico e AI da risolvere. Permette a gruppi di tutto il mondo di collaborare a nuove soluzioni di IA.

Come vi sembra il futuro dell'assistenza sanitaria globale?

Uno con l'IA e le tecnologie digitali al centro. La digitalizzazione sarà presto in tutto l'ospedale. La tecnologia palmare personale avrà un ruolo maggiore; invece degli stetoscopi, i medici porteranno con sé dispositivi personali a ultrasuoni. Sono in fase di sviluppo sistemi di apprendimento profondo da far funzionare su telefoni cellulari in modo da poter scansionare e analizzare le immagini istantaneamente, dando ai medici un maggiore controllo e ai pazienti un feedback più immediato.

Vedremo un modello di assistenza globale svilupparsi man mano che i confini geografici diminuiscono. Invece di far analizzare ogni immagine nello stesso ospedale in cui è stata scattata, possiamo inviare le immagini ai principali esperti in quel particolare campo, ovunque essi si trovino. In questo modo si ottiene un sistema più efficiente e che offre vantaggi a tutti, soprattutto a coloro che nei Paesi in via di sviluppo ottengono un nuovo livello di accesso all'assistenza sanitaria. Questo è il futuro che sto lavorando per creare.

Il professor van Ginneken e Huawei continuano a collaborare, lavorando insieme alla tecnologia a beneficio dei servizi sanitari. Huawei sta anche studiando come le proprie soluzioni tecnologiche possano supportare i progetti del Professor van Ginneken.

Per ulteriori informazioni su Thirona, visitare il sito https://thirona.eu/