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Una videocapsula “intelligente” per esaminare l’intestino tenue

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Il Policlinico Gemelli di Roma inizierà a utilizzare la videocapsula endoscopica “intelligente”, si chiama NaviCam e arriva dalla Corea. Rispetto alla videocapsula endoscopica tradizionale, NaviCam incorpora un algoritmo di intelligenza artificiale, in grado di aiutare i medici nell’identificazione di lesioni anomale presenti nell’intestino tenue.

Il Policlinico Gemelli di Roma sta partecipando a uno studio multicentrico internazionale per valutare la performance di questa tecnologia innovativa. Verranno confrontati i risultati ottenuti dagli esami effettuati con o senza il supporto dell’intelligenza artificiale.

L’esame con videocapsula

Per esaminare il tratto gastrointestinale è possibile utilizzare l’esame con la videocapsula endoscopica. Si tratta di un esame diagnostico che è poco invasivo, indolore e consiste nell’ingestione di una capsula di piccole dimensioni (tipicamente di circa 26 x 11 mm). La videocapsula endoscopica è costituita, in generale, da un sensore di immagini a colori, da un sistema di illuminazione, da batterie e da un trasmettitore miniaturizzato per inviare segnali video.

La capsula trasmette segnali video durante tutto il passaggio attraverso il tratto gastrointestinale, per una durata totale di circa 8 ore. Le immagini vengono trasmesse ad un registratore che è tipicamente collocato intorno alla vita del paziente.

Questo esame con videocapsula è utilizzato in alternativa ad esami tradizionali, come la colonscopia. Talvolta infatti, gli esami tradizionali non permettono di ottenere risultati soddisfacenti oppure c’è bisogno di effettuare ulteriori valutazioni, in questi casi viene eseguito l’esame con la videocapsula. Quest’ultimo permette di esplorare anche alcune sezioni tipicamente poco accessibili come l’intestino tenue fino al colon. L’utilizzo della videocapsula viene indicato, ad esempio, per patologie infiammatorie, malassorbimento, neoplasie, emorragie acute.

Al Policlinico Gemelli di Roma vengono eseguiti circa 250 esami all’anno con la videocapsula, sarà tra i primi centri in Italia a servirsi della videocapsula “intelligente”.

videocapsula intelligente NaviCam
La videocapsula NaviCam è stata prodotta da un’azienda coreana. Le dimensioni sono pari a 27x11mm. Credits: Gemelli

La videocapsula endoscopica “intelligente”

L’utilizzo della videocapsula “intelligente” è analogo a quello della videocapsula tradizionale: il paziente deve ingerirla e portare con sè un rilevatore-registratore. Il paziente espelle la capsula tramite le feci alla fine dell’esame, la durata è comunque di circa 8 ore.

La differenza risiede però nei tempi di lettura e analisi delle immagini ottenute. I tempi di analisi delle immagini risulteranno notevolmente ridotti, ciò è possibile grazie alla presenza dell’algoritmo di intelligenza artificiale, il quale potenzialmente rende anche più accurata la diagnosi.

NaviCam è dotata di una nuova tecnologia di lenti asferiche, ha una risoluzione dell’immagine di 540×480 e ha una durata della batteria prolungata fino a 12 ore. La sua originalità e innovazione risiede nel supporto di lettura intelligente (chiamato ProScan), basato sull’intelligenza artificiale. Infatti, il sistema di lettura incorpora un algoritmo di deep learning basato su una rete neurale convoluzionale (CNN).

Il modello di deep learning fornisce un valido aiuto nell’identificazione di vari sottotipi di lesioni anomale presenti nell’intestino tenue, migliorando l’efficienza dell’esame stesso.

L’intelligenza artificiale al servizio della diagnostica per immagini

Il supporto di lettura intelligente della videocapsula si basa su CNN ed è stato addestrato a distinguere immagini anomale da immagini normali. L’addestramento è stato effettuato su oltre 150 mila immagini che sono state classificate in normali, con infiammazione, con ulcera, con polipi, con malattia vascolare, con diverticolo e così via.

reti neurali per l'intelligenza della videocapsula
L’intelligenza della videocapsula è legata alle reti neurali convoluzionali, adeguatamente addestrate a distinguere immagini anomali da immagini normali.

Successivamente l’algoritmo è stato convalidato su altre immagini. I risultati ottenuti dalla CNN sono stati confrontati con la valutazione da parte di gastroenterologi per vedere se ci fosse accordo o disaccordo. Dallo studio emerge che il modello di deep learning basato sulla CNN ha identificato anomalie con una sensibilità del 99,90% nell’analisi delle lesioni, sensibilità superiore rispetto all’analisi tradizionale.

Questo algoritmo fornisce perciò uno strumento importante per aiutare i gastroenterologi ad analizzare le immagini dell’intestino tenue in modo più efficiente e accurato. La videocapsula endoscopica “intelligente” è quindi un traguardo importante nella diagnostica per immagini.

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