Convegno Nazionale AIIC

IA: UNA VALIDA ALLEATA NELLA PREVENZIONE DELLE LESIONI DEL COLON E DEL RETTO

AFFILIAZIONE

fondazione irccs policlinico san matteo


AUTORE PRINCIPALE

Ing Roccasalva Marco

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GRUPPO DI LAVORO

Dr Anderloni Andrea fondazione irccs policlinico san matteo
Dr Bardone Marco fondazione irccs policlinico san matteo
Ing Lago Paolo fondazione irccs policlinico san matteo
Ing Bivona Rosanna fondazione irccs policlinico san matteo
Ing Baldiraghi Chiara fondazione irccs policlinico san matteo
Ing Parussini Matteo fondazione irccs policlinico san matteo
Dr Muzzi Alba fondazione irccs policlinico san matteo


AREA TEMATICA

Applicazioni di intelligenza artificiale in sanità

ABSTRACT

Il carcinoma del colon-retto (CRC) è un cancro che si forma nei tessuti del colon o del retto, entrambi facenti parte dell’intestino, l’organo che assorbe le sostanze nutritive assunte con il cibo. Si tratta della crescita incontrollata di cellule, in questo caso di quelle epiteliali della mucosa che riveste internamente la parte interna dell’intestino. Il tumore del colon-retto rappresenta il 10 % di tutti i tumori diagnosticati nel mondo, ed è terzo per incidenza dopo il cancro del seno femminile (11,7 %) e del polmone (11,4 %). La mortalità per il CRC è in forte calo, con tassi diminuiti di circa il 10 % nell’ultimo quinquennio. Presso la Fondazione IRCCS Policlinico San Matteo, si è manifestata la necessità e la volontà di implementare all’interno dell’attività clinica della SC Gastroenterologia ed Endoscopia Digestiva una soluzione tecnologica a supporto della prevenzione e del clinical decision-making relativamente alle lesioni del colon e del retto. Tale soluzione, a seguito indagini di mercato e prove pratiche, è stata individuata nella soluzione offerta dalla ditta Medtronic, ovvero il modulo AI-based GI Genius. Si tratta di un dispositivo medico di piccole dimensioni da collocare nelle colonne endoscopiche affinché possa analizzare le immagini acquisite. La scelta di impiegare tale tecnologia durante una colonscopia, deriva dai seguenti motivi: 1) possibilità di detection (CADe algorithm) per individuare l’eventuale lesione (o lesioni), delineata attraverso dei markers visibili sul monitor 2) possibilità di characterization (CADe algorithm) per fornire informazioni circa la natura delle anomalie; si tratta di una previsione istologica della lesione (o lesioni) come adenoma o non adenoma 3) modulo interfacciabile con i principali fabbricanti di sistemi endoscopici; senza vincoli di esclusività 4) aggiornamenti software gratuiti garantiti per almeno 3 anni 5) aggiornamenti della libreria immagini con una cadenza almeno quadrimestrale. I principali risultati attesi sono: 1) Riduzione delle resezioni non necessarie e conseguente risparmio (t, €) delle risorse cliniche impiegate 2) Riduzione degli esami isto-patologici e conseguente risparmio (t, €) delle risorse cliniche impiegate 3) AMR ridotto di circa il 50 % 4) ADR in aumento di circa il 14 % 5) Migliore outcome per cittadini/pazienti

 

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