IA nella RM cardiaca: ottimizzazione del percorso diagnostico


AFFILIAZIONE

Canon Medical Systems Srl

AUTORE PRINCIPALE

Pangaro Sara

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GRUPPO DI LAVORO

Pangaro Sara – Canon Medical Systems Srl
Orofino Stefano – Canon Medical Systems Srl
Laganà Maria Marcella – Canon Medical Systems Srl
Carboni Ilaria – Canon Medical Systems Srl
Cazzoli Marta – Canon Medical Systems Srl
Dr. Cardona Andrea – Ospedale Media Valle del Tevere
Dr. Di Francesco Gabriele – Ospedale Generale Buccheri la Ferla
Dr. Grisafi Paolo – Ospedale Generale Buccheri la Ferla
Dr. Mazza Valerio – Casa di Cura Bonvicini
Dr. Rengo Marco – Valmontone Hospital

AREA TEMATICA

Applicazioni di intelligenza artificiale in sanità

ABSTRACT

IA NELLA RM CARDIACA: OTTIMIZZAZIONE DEL PERCORSO DIAGNOSTICO

L’Intelligenza Artificiale (IA), nella sua espressione più evoluta basata su algoritmi di Deep Learning Reconstruction (DLR), rappresenta oggi un elemento strategico nell’evoluzione della Risonanza Magnetica (RM) Cardiaca. L’integrazione di soluzioni avanzate lungo l’intero percorso diagnostico — dalla pianificazione dell’esame all’acquisizione delle immagini fino alla fase di post-processing e analisi quantitativa — consente un miglioramento tangibile dell’efficienza operativa e della qualità clinica.
In particolare, l’impiego di strumenti di auto-posizionamento permette di velocizzare e standardizzare le procedure, riducendo la variabilità tra gli operatori e semplificando l’esecuzione dell’esame anche per tecnici con minore esperienza nel settore specifico.
In fase di acquisizione, l’utilizzo di tecniche DLR, contribuisce a ottimizzare il rapporto segnale/rumore (SNR) e la risoluzione spaziale, consentendo di efficientare i tempi di acquisizione senza compromettere la qualità diagnostica. Questo si traduce in esami più rapidi, maggiore comfort per il paziente e migliore sostenibilità delle agende, con un impatto diretto sulla produttività della macchina e sull’organizzazione del reparto.
Parallelamente, l’integrazione con piattaforme evolute di post-processing e strumenti dedicati all’analisi cardiologica consente una valutazione più accurata e riproducibile dei parametri funzionali e strutturali, favorendo un processo decisionale clinico più solido e accurato.

Obiettivo: il presente lavoro si propone di descrivere un modello concreto di implementazione dell’IA profonda nel workflow di Cardio RM, evidenziandone i benefici clinici e operativi.

Destinatari: I destinatari del modello proposto sono ospedali pubblici e strutture sanitarie private che eseguono esami di Cardio RM e che intendono efficientare l’impiego delle proprie risorse — macchina, personale tecnico e medico — attraverso l’adozione di soluzioni innovative basate su IA.

Risultati: I risultati derivanti da anni di comprovata attività sul campo mostrano come l’applicazione sistematica dell’IA in Cardio RM comporti grande giovamento per tutte le figure coinvolte nel processo di pianificazione, acquisizione e refertazione. Promuovere tecnologie IA integrate completamento nel flusso d’esame significa favorire una più ampia diffusione e una maggiore uniformità qualitativa delle prestazioni diagnostiche.



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