Sistemi automatici di diagnostica per immagini in ricerca e nella pratica clinica: stato dell'arte e prospettive di sviluppo.

Nella branca specialistica della medicina nota col nome di anatomia patologica ha interesse studiare le malattie umane attraverso l'esame macroscopico degli organi o microscopico dei tessuti (istopatologia) e delle cellule (citopatologia). Negli ultimi anni gli scenari in cui un anatomopatologo svolge il suo lavoro si sono radicalmente modificati. La microscopia tradizionale si avvia a diventare obsoleta, sostituita dalla microscopia virtuale. Inoltre, sistemi automatici di diagnostica per immagini (Computer Aided Detection/Diagnosis, CADe/CADx) basati su tecnologie sofisticate di intelligenza artificiale e data mining consentono oggi di migliorare l'accuratezza, l'affidabilità e la specificità della diagnosi. Anche se la comunità clinica è oggi orientata positivamente verso l'adozione di sistemi CADe/CADx, la loro diffusione nella pratica clinica è abbastanza limitata. Per migliorare sensibilmente l'affidabilità e la produttività di questi sistemi occorre innanzitutto individuare quali possono essere gli ambiti di applicazione dei diversi metodi ed approcci di analisi quantitativa, che sono per necessità assai specifici. Questo documento si propone di esaminare la letteratura recente del settore con lo scopo di individuare quali possono essere gli ambiti di applicazione di un sistema avanzato di CADe/CADxe basato su tecniche di intelligenza artificiale ed identificarne possibili direzioni di sviluppo. Descriveremo innanzitutto i principi della patologia digitale, i metodi e le applicazioni utilizzati per l'acquisizione, la digitalizzazione ed il trattamento delle immagini. Successivamente, descriviamo quali sono gli scenari delle applicazioni attuali di queste tecnologie sia in citologia che in istopatologia, riportando un quadro aggiornato degli studi disponibili in letteratura effettuati utilizzando sistemi CADe/CADx. In conclusione sintetizzeremo brevemente quali sono le principali questioni aperte e le prospettive in questo settore di ricerca, con l'obiettivo di delineare un possibile scenario di sviluppo per un moderno e affidabile strumento di CADe/CADx rapidamente utilizzabile con efficacia nella pratica clinica.

@TechReport{FM12,
  author       = {Fotia, G. and Marras, E.},
  title        = {Sistemi automatici di diagnostica per immagini in ricerca e nella  pratica clinica: stato dell'arte e prospettive di sviluppo.},
  institution  = {PAPCAD 2.0},
  number       = {R.1.3},
  month        = {february},
  year         = {2012},
  note         = {idxproject: Papcad},
  type         = {Technical report},
  keywords     = {bioinformatics, mathematical modelling},
  url          = {https://publications.crs4.it/pubdocs/2012/FM12},
}