

AFFILIAZIONE
Dipartimento Attività Integrate Ricerca Innovazione Azienda Ospedaliera-Universitaria di Alessandria
AUTORE PRINCIPALE
Dott Roveta Annalisa
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GRUPPO DI LAVORO
Dott Roveta Annalisa Dipartimento Attività Integrate Ricerca Innovazione Azienda Ospedaliera-Universitaria di Alessandria
Dott Santomauro Andrea dipartimento scienze innovazione tecnologica – università piemonte orientale
Dott Massarino Costanza Dipartimento Attività Integrate Ricerca Innovazione Azienda Ospedaliera-Universitaria di Alessandria
Dott Ugo Francesca Dipartimento Attività Integrate Ricerca Innovazione Azienda Ospedaliera-Universitaria di Alessandria
Dott Francese Alessia Dipartimento Attività Integrate Ricerca Innovazione Azienda Ospedaliera-Universitaria di Alessandria
Dott Gallesio Ivan sc radiologia azienda ospedaliera-universitaria
Prof Leonardi Giorgio dipartimento scienze innovazione tecnologica – università piemonte orientale
Prof Portinale Luigi dipartimento scienze innovazione tecnologica – università piemonte orientale
Dott Bonardo Silvia Dipartimento Attività Integrate Ricerca Innovazione Azienda Ospedaliera-Universitaria di Alessandria
Dott Maconi Antonio Dipartimento Attività Integrate Ricerca Innovazione Azienda Ospedaliera-Universitaria di Alessandria
Dott Santomauro Andrea dipartimento scienze innovazione tecnologica – università piemonte orientale
Dott Massarino Costanza Dipartimento Attività Integrate Ricerca Innovazione Azienda Ospedaliera-Universitaria di Alessandria
Dott Ugo Francesca Dipartimento Attività Integrate Ricerca Innovazione Azienda Ospedaliera-Universitaria di Alessandria
Dott Francese Alessia Dipartimento Attività Integrate Ricerca Innovazione Azienda Ospedaliera-Universitaria di Alessandria
Dott Gallesio Ivan sc radiologia azienda ospedaliera-universitaria
Prof Leonardi Giorgio dipartimento scienze innovazione tecnologica – università piemonte orientale
Prof Portinale Luigi dipartimento scienze innovazione tecnologica – università piemonte orientale
Dott Bonardo Silvia Dipartimento Attività Integrate Ricerca Innovazione Azienda Ospedaliera-Universitaria di Alessandria
Dott Maconi Antonio Dipartimento Attività Integrate Ricerca Innovazione Azienda Ospedaliera-Universitaria di Alessandria
AREA TEMATICA
Applicazioni di intelligenza artificiale in sanità
ABSTRACT
SPOILERS è un progetto pilota nato nel 2024 presso l’Azienda Ospedaliera-Universitaria di Alessandria, con l’obiettivo di sviluppare un sistema di intelligenza artificiale per il supporto alla diagnosi precoce del tumore polmonare. Il progetto è il risultato della collaborazione tra i Laboratori di Ricerca del Dipartimento Attività Integrate Ricerca Innovazione (DAIRI), il servizio di Radiologia dell’AOU di Alessandria e il Dipartimento di Scienze e Innovazione Tecnologica dell’Università del Piemonte Orientale.
SPOILERS si basa su modelli multimodali di Deep Learning capaci di integrare immagini radiologiche (radiografie e TC), referti clinici e dati strutturati del paziente per identificare e caratterizzare automaticamente i noduli polmonari. Il sistema impiega un’architettura Transformer con encoder visivo e decoder testuale in grado di generare referti clinici in linguaggio naturale.
Nella fase iniziale, applicata a immagini radiografiche, il sistema ha ottenuto risultati promettenti: un BERTScore superiore a 0.90 e l’85% dei referti è stato considerato clinicamente affidabile, con una riduzione del tempo medio di refertazione. È attualmente in corso la sperimentazione su 250 esami TC, approvata dal Comitato Etico e con autorizzazione aziendale.
Gli obiettivi di SPOILERS includono l’aumento dell’accuratezza, della tempestività e della coerenza diagnostica, offrendo supporto concreto ai radiologi in un contesto di crescente richiesta di prestazioni e carenza di personale. Il progetto rappresenta un passo importante verso il trasferimento tecnologico di soluzioni AI in ambito sanitario, in linea con le strategie del PNRR e con la missione dell’Azienda di promuovere una sanità più digitale, integrata e sostenibile.
SPOILERS si basa su modelli multimodali di Deep Learning capaci di integrare immagini radiologiche (radiografie e TC), referti clinici e dati strutturati del paziente per identificare e caratterizzare automaticamente i noduli polmonari. Il sistema impiega un’architettura Transformer con encoder visivo e decoder testuale in grado di generare referti clinici in linguaggio naturale.
Nella fase iniziale, applicata a immagini radiografiche, il sistema ha ottenuto risultati promettenti: un BERTScore superiore a 0.90 e l’85% dei referti è stato considerato clinicamente affidabile, con una riduzione del tempo medio di refertazione. È attualmente in corso la sperimentazione su 250 esami TC, approvata dal Comitato Etico e con autorizzazione aziendale.
Gli obiettivi di SPOILERS includono l’aumento dell’accuratezza, della tempestività e della coerenza diagnostica, offrendo supporto concreto ai radiologi in un contesto di crescente richiesta di prestazioni e carenza di personale. Il progetto rappresenta un passo importante verso il trasferimento tecnologico di soluzioni AI in ambito sanitario, in linea con le strategie del PNRR e con la missione dell’Azienda di promuovere una sanità più digitale, integrata e sostenibile.