IA E UTILIZZO DEI DATI ANATOMICI - International Web Post

Uno studio pubblicato su Clinical Anatomy lo scorso giugno, l’intelligenza artificiale è oggi in grado di utilizzare i dati provenienti dai donatori di corpi per molteplici scopi.

Tra questi, spicca la possibilità di utilizzare questi dati per creare dataset di addestramento ad alta fedeltà e sistemi di annotazione accurati. I dataset possono essere utilizzati come riferimento per addestrare e validare gli algoritmi, contribuendo a migliorarne l’affidabilità. I dati anatomici ottenuti dai donatori possono inoltre essere elaborati dall’IA per creare modelli tridimensionali e sviluppare nuove applicazioni nei settori dell’istruzione, della pratica clinica e della medicina legale.

Lo studio sottolinea inoltre che l’utilizzo dei dati anatomici provenienti dai donatori offre alcuni vantaggi importanti: la possibilità di lavorare su strutture anatomiche reali, di ottenere annotazioni dettagliate e di verificare l’accuratezza dei modelli e degli algoritmi. Restano però alcuni limiti, tra cui il numero relativamente ridotto di campioni, le differenze tra le condizioni post mortem e quelle dell’organismo vivente, i costi necessari per annotare i dati e le questioni legate alla loro gestione e tutela.

A questo proposito, la redazione di El Médico Interactivo ha parlato con Damián Sánchez Quintana, vicepresidente della Società Anatomica Spagnola (SAE), che chiarisce un punto: “In passato il corpo donato serviva per la dissezione e l’insegnamento descrittivo, e in genere il suo utilizzo si limitava a questo. In particolare, a seconda dell’anatomista, si studiava un organo in modo più selettivo. Con l’IA, il corpo umano di una persona deceduta è passato dall’essere un oggetto di studio a diventare un ‘dato fondamentale’”.

Dati relativi al corpo donato

Come spiega l’esperto, “il cadavere fornisce informazioni fondamentali o essenziali. In altre parole, oggi grazie all’intelligenza artificiale possiamo ottenere molti più dati di quanti ne avessimo in passato”.

A differenza di quanto avviene nella compilazione delle cartelle cliniche, l’IA non ricostruisce le informazioni, ma si basa sull’anatomia reale con le sue varianti. Tutto ciò è possibile grazie ai progressi di altre tecnologie quali la tomografia, la fotogrammetria, lo scanner laser o le tecniche di criosezionamento, come quella utilizzata nel progetto Visible Human Body, che consentono di ricostruire un volume 3D.

“È possibile registrare strati, piani di clivaggio, inserzioni valvolari”, sottolinea il vicepresidente della SAE. Questi dati “fungono da standard di riferimento strutturale per dire a un’intelligenza artificiale, ad esempio: ‘Ti sei sbagliata, questo non è l’anello della valvola mitrale'”.

Questi dati sono particolarmente utili, ad esempio, per lo sviluppo di atlanti 3D interattivi, ovvero di realtà aumentata basata su dati reali e non su disegni. “Per questo motivo, il futuro che si prospetta è ibrido. In altre parole, si tratterà di progredire nella combinazione dei dati dei donatori (struttura reale) con migliaia di immagini cliniche in tempo reale (funzione)”, osserva Sánchez Quintana.

Prospettive per la ricerca anatomica

In questo modo, l’esperto di anatomia ricorda che la ricerca sui corpi donati fornisce dati che non è possibile ottenere su un paziente vivo. Ad esempio: “In un cadavere non c’è movimento, non ci sono artefatti respiratori; è possibile eseguire micro-TC, criosezioni da 0,1 mm e successivamente scansionare e segmentare ogni sezione di un organo in vari piani spaziali. Su un soggetto vivo ciò è impossibile”.

Questi dati sono di grande utilità per la successiva pratica clinica. “Ora possiamo creare e costruire un modello di riferimento o una ‘mappa’ basata sulle conoscenze pregresse dell’anatomia umana, affinché l’intelligenza artificiale comprenda la struttura del corpo di un paziente prima di un intervento chirurgico, in modo che sappia dove si trova, ad esempio, l’arteria coronaria, anche se nel paziente è nascosta dal grasso».

Un gemello digitale anatomico

L’obiettivo finale di questi dati sarebbe ottenere un gemello digitale anatomico, una realtà che presenta ancora alcune sfumature da tenere in considerazione. “Oggi siamo già in grado di ricostruire un cuore donato con una precisione inferiore a 0,2 mm, con texture e istologia registrata in 3D, e di studiarlo tutte le volte che si desidera utilizzando la realtà virtuale (VR), senza la necessità di toccare né danneggiare l’oggetto reale”.

Secondo l’esperto, in ambiti quali l’insegnamento e lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale, questi progressi sono più che sufficienti. “Tuttavia, per la ricerca meccanica di precisione, non lo sono ancora, poiché ciò che si perde è proprio ciò che caratterizza il corpo umano vivente: il tono, la pressione, il movimento. Il gemello digitale è anatomicamente perfetto, ma ‘fisiologicamente morto'”.

Ostacoli da superare

Pertanto, sebbene i progressi siano numerosi, lo sono anche gli ostacoli da superare. Si tratta infatti di una tecnologia ancora in fase di sviluppo. Basandosi sulle conclusioni dello stesso articolo citato, l’esperto sottolinea, innanzitutto, un’importante asimmetria tra l’enorme quantità di immagini ottenute da pazienti vivi e il numero limitato di corpi digitalizzati con alta qualità e correttamente annotati.

Non bisogna neppure perdere di vista che “esiste una grande differenza fisica, biologica e visiva tra il corpo di un essere vivente e un cadavere. Senza sangue, senza contrazioni, senza tono simpatico, le distanze cambiano, i tessuti si ritirano. Un’intelligenza artificiale addestrata esclusivamente su cadaveri fallirebbe se dovesse misurare la disgiunzione della valvola mitrale mediante risonanza magnetica in sistole in un soggetto vivo”.

Ci sono poi i limiti tecnici della tecnologia attuale. Proprio questo settembre, alcuni esperti del Dipartimento di Anatomia della Facoltà di Medicina dell’Università Jagellonica (Polonia) hanno condotto una valutazione dell’accuratezza di ChatGPT-4 nell’identificazione delle strutture anatomiche nelle immagini di cadaveri. A tal fine ne sono state etichettate e fotografate un totale di 265 su campioni cadaverici.

La precisione complessiva è stata del 22,26%. L’identificazione corretta è avvenuta al primo tentativo in 33 casi, al secondo in 15 e al terzo in 11. La precisione è risultata maggiore per le strutture ossee (64,71% di risultati corretti in tre tentativi) e minore per gli organi toracici isolati (8,82%). Il modello ha spesso identificato erroneamente regioni anatomiche e, occasionalmente, ha generato termini anatomici inesistenti.

Infine, proprio come nel caso dell’uso secondario dei dati medici dei pazienti, manca una regolamentazione sull’uso dei dati relativi ai corpi donati alla scienza. “Bisogna considerare i pareri dei comitati di bioetica e i dilemmi morali che ogni paese si pone al riguardo, il consenso alla digitalizzazione, alla condivisione e all’uso commerciale dei dati dei donatori”.

Il corpo donato alla scienza si trova così ad affrontare una nuova fase: non più solo uno strumento per la dissezione e l’insegnamento, ma anche una fonte di dati anatomici di alta precisione in grado di alimentare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale medica. La sfida consisterà nel combinare queste informazioni con i dati ottenuti da pazienti viventi per colmare il divario tra struttura e funzione. E, man mano che questi modelli digitali acquisiranno valore, sarà anche necessario definire fino a che punto si estende il consenso dei donatori e chi potrà utilizzare i dati ricavati dai loro corpi.

Fonte

Damián Sánchez Quintana – radotto e adattato da Univadis Spagna, Medscape