Il 24 e 25 novembre 2023 abbiamo assistito a Plovdiv, in Bulgaria, ai corsi di anatomia chirurgica From Shoulder to Wrist-Hand e From Hip to Ankle-Foot. Una lezione ha suscitato particolare interesse perché riguarda le nuove tecnologie e la loro utilità in campo medico, più esattamente: Artificial intelligence and advanced machine learning modeling in arthroplasty, ovvero l’uso dell’intelligenza artificiale e modellazione avanzata di machine learning nell’artroprotesi.
La lezione è stata tenuta da Simeon Monov e potete trovarla sul sito della fondazione Medical Academy insieme a tutte le altre lezioni del corso. Ma vediamo in breve, perché è così importante
Intelligenza Artificiale e Machine Learning nell’artroplastica: introduzione
L’intelligenza artificiale (o Artificial Intelligence – AI) e l’apprendimento automatico (conosciuto come Machine Learning – ML) stanno rapidamente diventando tecnologie rivoluzionarie nel campo della salute, con il potenziale di migliorare la diagnosi, il trattamento e la prognosi di una vasta gamma di condizioni mediche. Nel campo dell’ortopedia, queste tecnologie stanno rivoluzionando il modo in cui viene eseguita la chirurgia dell’artroplastica, portando a risultati migliori per i pazienti.
Le applicazioni e i benefici dell’AI e dell’apprendimento automatico nell’artroplastica
Durante il corso, Monov ha discusso delle diverse applicazioni dell’AI e del ML nell’artroplastica. Queste applicazioni possono essere suddivise in tre categorie principali:
- Diagnosi e pianificazione preoperatoria: intelligenza artificiale e apprendimento automatico possono essere utilizzate per migliorare la diagnosi delle condizioni che richiedono l’artroplastica, nonché per pianificare l’intervento chirurgico in modo più accurato. Ad esempio, l’AI può essere utilizzata per analizzare le immagini radiologiche per identificare i segni di artrosi, mentre il ML può essere utilizzato per simulare il movimento dell’articolazione prima dell’intervento chirurgico.
- Personalizzazione delle protesi: L’AI e il ML possono essere utilizzate per personalizzare le protesi in base alle esigenze individuali del paziente. Ad esempio, l’AI può essere utilizzata per misurare le dimensioni e la forma dell’articolazione del paziente, mentre il ML può essere utilizzato per progettare protesi che offrono il massimo comfort e funzionalità.
- Monitoraggio postoperatorio: L’AI e il ML possono essere utilizzate per monitorare la salute del paziente dopo l’intervento chirurgico. Ad esempio, l’AI può essere utilizzata per analizzare i dati di imaging per rilevare eventuali complicazioni, mentre il ML può essere utilizzato per personalizzare il piano di recupero del paziente.
Le sfide e i limiti dell’uso dell’intelligenza artificiale e del machine learning nell’artroplastica
Nonostante i numerosi benefici, l’utilizzo dell’AI e del ML nell’artroplastica presenta anche alcune sfide e limiti, tra cui:
- Requisiti di dati: L’addestramento di algoritmi di AI e ML richiede grandi quantità di dati di alta qualità. Garantire la disponibilità di dati accurati e rappresentativi è una sfida importante.
- Validazione clinica: Gli algoritmi di AI e ML devono essere sottoposti a rigorosi processi di validazione clinica prima di poter essere utilizzati nella pratica clinica.
- Bias algoritmico: Gli algoritmi di AI e ML possono essere soggetti a bias, il che significa che possono produrre risultati inaccurati o discriminatori, specialmente quando vengono utilizzati su popolazioni diverse.
Conclusione
L’AI e il ML hanno il potenziale di rivoluzionare il campo dell’artroplastica, portando a risultati migliori per i pazienti. Tuttavia, è importante superare le sfide esistenti prima che queste tecnologie possano essere utilizzate in modo sicuro ed efficace nella pratica clinica.
