AI4Healthcare è una suite di servizi di analisi delle immagini mediche e refertazione, in grado di effettuare classificazioni, estrazioni di meta dati, supporto alla diagnosi, comparazione con terapie applicate in casi simili ed esiti delle terapie.
Molti dei moduli di AI4Healthcare trovano applicazion in MS HumanAId, la piattaforma di Emme Esse sviluppata in collaborazione con synbrAIn, per l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale in ambito medicale/diagnostico.
AID Chest XR supporta l’analisi e la comparazione delle immagini radiografiche del torace, rilevando ed evidenziando l’eventuale presenza di patologie polmonari, da sottoporre all’attenzione del medico radiologo.
Il sistema è in grado di rilevare automaticamente le manifestazioni radiologiche presenti sulle immagini e riconoscere le caratteristiche tipiche delle diverse patologie.
AID Chest XR COVID consente di identificare e differenziare forme di polmonite diverse, tra cui quelle batteriche o virali da COVID-19.
AID Chest XR NODULES consente di identificare la presenza di uno o più noduli polmonari in immagini radiografiche polmonari.
AID Chest XR PTX permette di identificare la presenza di aria nello spazio pleurico (pneumotorace), che può provocare un collasso parziale o completo del polmone.
AID Chest CT effettua una segmentazione volumetrica automatizzata delle immagini TAC del torace per supportare il radiologo nell’analisi ed identificazione di patologie COVID e presenza di noduli polmonari.
AID Chest CT COVID consente di identificare e differenziare forme di polmonite virale da COVID-19 in immagini TAC.
AID Chest CT NODULES consente di identificare la presenza di uno o più noduli polmonari, segmentando le immagini TAC polmonari.
AID Bone AGE consente di determinare automaticamente l'età ossea attraverso l'analisi dell'immagine radiografica della mano controlaterale rispetto alla mano dominante.
La determinazione della maturità biologica di un paziente tramite valutazione delle ossa della mano è una pratica clinica molto utilizzata in ambito auxologico e pediatrico, in particolare per la diagnosi di patologie dell'accrescimento. È inoltre utile in ambito medico legale, al fine di determinare l'età di un soggetto che ha compiuto reati.
Il sistema effettua la segmentazione delle ossa (falangi, metacarpali e carpali), proponendo la stima della maturità scheletrica del paziente espressa in mesi, senza bisogno di utilizzare alcun atlante clinico.
L'automatizzazione di questi calcoli consente al medico notevoli recuperi di efficienza ed efficacia, ottenendo la stima in pochi secondi e con un solo clic, in modo riproducibile nel tempo.
AID Bone FRACTURES supporta il medico radiologo nell'identificazione di fratture e microfratture sulle immagini radiografiche, fornendo un indice di confidenza predittiva.
L'applicativo è in grado di analizzare lesioni ossee nei seguenti distretti anatomici:
L'accuratezza e la precisione nella diagnosi di fratture e microfratture risultano particolarmente importanti in ambito pediatrico per ridurre la dose radiante al paziente evitando di acquisire immagini aggiuntive controlaterali, altrimenti necessarie.
synbrAIn continua a sviluppare nuovi moduli e funzionalità per supportare la diagnosi per immagini di altre patologie. Tra gli sviluppi attualmente in essere vi sono:
Integrazione con PACS: i moduli di AI4Healthcare (come quelli di MS HUMANAID) sono progettati con un'architettura a microservizi interfacciabili con i PACS (Picture Archiving and Communication Systems) utilizzati in molte cliniche ed ospedali, pubblici e privati.
AID Liver CT: modulo per l’elaborazione di immagini TAC addominali che permette l’identificazione automatica del fegato e degli 8 segmenti epatici. Per ciascuno di questi ultimi, vengono identificate le patologie specifiche, tumorali e non, distinguendo le aree interessate dal tessuto epatico sano.
AID PAD: modulo per l’elaborazione di immagini TAC che permette la segmentazione dei vasi sanguigni periferici degli arti inferiori e di quegli elementi patologici che caratterizzano il PAD (“peripheral artery disease”), ovvero calcificazioni e stenosi vascolari.
AID Tubercolosis: modulo che permette, a partire dalle TAC toraciche, di identificare la presenza di tubercolosi e discriminarne la tipologia, oltre che di identificare e classificare le caverne tubercolari.
AID Oral: modulo che elabora immagini usate in ambito ortodontico permettendo di ottenere modelli 3D ad alta risoluzione delle arcate dentali (corona e radice) e l’identificazione dei punti di repere cefalometrici, tramite l’integrazione di imaging CBCT e IOS.
AID Cardio: modulo che permette la segmentazione dei vasi coronarici e l’identificazione di stenosi a partire da immagini angiografiche.
AID Fat Calc: modulo che stima, a partire da immagini TAC, la quantità e la percentuale di grasso viscerale e sottocutaneo presente all’interno del corpo.