AFFILIAZIONE
fondazione mini invasive advanced surgery academy
AUTORE PRINCIPALE
Dr. Cavicchioli Matteo
VALUTA IL CHALLENGE
GRUPPO DI LAVORO
Dr. Pugliese Giacomo – fondazione mini invasive advanced surgery academy, milano
Ing. Pierelli Ludovica – fondazione mini invasive advanced surgery academy, milano
Dr. Cavicchioli Matteo – fondazione mini invasive advanced surgery academy, milano
Dott.ssa Puglia Martina – fondazione mini invasive advanced surgery academy, milano
AREA TEMATICA
Applicazioni di intelligenza artificiale in sanità
ABSTRACT
Virtual Clone (ViC) è l’unica piattaforma web gratuita che integra algoritmi di intelligenza artificiale per la visualizzazione interattiva delle immagini mediche e la ricostruzione automatica di organi addominali e strutture vascolari in 3D.
Il Progetto ha origine dall’esperienza clinica del Prof. Pugliese, ex primario e direttore del dipartimento polichirurgico dell’ospedale Niguarda, che ha riconosciuto l’importanza di creare un modello 3D per supportare la pianificazione ed esecuzione operatoria, consentendo ai professionisti sanitari di comprendere la relazione tra tumore e vasi sanguigni.
Oltre ai membri del team, AIMS si avvale dell’esperienza e della collaborazione di esperti radiologi, chirurgi e di consulenti esterni che contribuiscono al deploy dell’applicativo.
Inoltre, la Fondazione ha avviato importanti collaborazioni con centri ospedalieri e partner scientifici per la validazione del software. Nello specifico, il Progetto mira a fornire una soluzione innovativa su tre ambiti:
1. Pianificazione operatoria per resezione di tumore e trapianti
2. Supporto decisionale alla pratica clinica e miglioramento del potere prognostico
3. Formazione e supporto all’apprendimento anatomico
A tale scopo, ViC utilizza tecnologie di intelligenza artificiale che consentono la costruzione del modello tridimensionale per minimizzare il rischio di complicanze e migliorare i risultati a lungo termine per i pazienti. L’efficienza dell’AI nello svolgere attività automatiche in poco tempo permette di diminuire i tempi e la complessità di annotazione, con conseguente riduzione dei costi.
I risultati ad oggi raggiunti si basano su reti neurali allenate con un dataset di circa 2500 TAC, raccolte a livello multicentrico e accuratamente revisionate da un panel di esperti. La quantità e la qualità di tale dataset rappresentano una risorsa preziosa e senza precedenti nella letteratura esistente, che ha permesso lo sviluppo di algoritmi altamente accurati.
Il Progetto è attualmente in fase di Proof of Concept: la prima versione del prodotto è stata mostrata durante due eventi di live-surgery, validata sia a livello tecnico che clinico attraverso consulti con esperti, ed è già disponibile online. ViC ha recentemente contribuito alla stesura di un articolo in fase di pubblicazione sull’impatto del 3D in chirurgia del fegato ed è attualmente coinvolto in due studi di radiomica per la predizione di outcome prognostici in oncologia epatica.
