AFFILIAZIONE
Canon Medical Systems Srl
AUTORE PRINCIPALE
Dr. Laganà Maria Marcella
login avvenuto
GRUPPO DI LAVORO
AREA TEMATICA
ABSTRACT
L’introduzione di sistemi di intelligenza artificiale (IA) nei flussi di lavoro della tomografia computerizzata (TC) rappresenta una nuova frontiera per l’ottimizzazione dei processi di acquisizione delle immagini. INSTINX è un sistema di workflow assistito da IA sviluppato da Canon Medical Systems per ottimizzare le acquisizioni di TC. Si basa su un’interfaccia intuitiva che automatizza le varie fasi del flusso di lavoro, dalla pianificazione alla revisione dell’esame. Tra le innovazioni principali figura lo scanogramma 3D, scansione elicoidale con dose simile a quella dei tipici scanogrammi 2D. Grazie all’algoritmo Anatomical Landmark Detection basato su IA, il sistema riconosce automaticamente l’area anatomica di interesse, impostando l’intervallo di scansione e il campo di vista. Infine, il caricamento ottimizzato delle immagini ricostruite accelera i tempi di visualizzazione dei risultati.
Obiettivi e destinatari del lavoro
Obiettivo del lavoro(1) è stato valutare l’impatto di INSTINX sul tempo complessivo di acquisizione CT e sul numero di interazioni dell’operatore con la piattaforma.
Lo studio è stato condotto mediante acquisizioni su phantom antropomorfo eseguite da 12 tecnici di radiologia con diversi anni di esperienza, utilizzando diversi protocolli clinici di routine.
Il lavoro si è rivolto principalmente a:
• ingegneri clinici e fisici sanitari coinvolti nella valutazione tecnologica delle apparecchiature TC;
• tecnici sanitari di radiologia medica;
• responsabili di dipartimento interessati all’ottimizzazione dei flussi di lavoro in diagnostica per immagini.
Risultati
INSTINX ha dimostrato un miglioramento della efficienza operativa. Il tempo totale di acquisizione si è ridotto tra il 40.2% e il 52.8%, con una diminuzione delle interazioni manuali tra il 35.6% e il 45.1%, in base al protocollo TC utilizzato. Questi risultati si sono mostrati indipendenti dall’esperienza dell’operatore, garantendo un’elevata standardizzazione degli esami e una migliore gestione delle risorse sanitarie.
L’integrazione di sistemi di intelligenza artificiale nella fase di pianificazione dell’acquisizione TC può contribuire a migliorare l’efficienza del workflow, ridurre il carico operativo sugli operatori e favorire una maggiore standardizzazione delle procedure di imaging.
1. Caballo, M., McLennan, L., Benbow, M., et al. 2026. Quantitative evaluation of an artificial intelligence-assisted platform in CT acquisition workflow. JMIRS, 57,102133.
