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La notizia in breve
Al congresso nazionale della Società Italiana di Radiologia Medica e Interventistica (Sirm), apertosi a Milano, è emerso che l’intelligenza artificiale non permetterà solo di migliorare la lettura dei test e fare meno errori, ma consentirà di liberare tempo per il dialogo diretto tra radiologi e pazienti. In una nota congiunta, la presidente Nicoletta Gandolfo e il presidente eletto Luca Brunese hanno descritto il medico radiologo come una figura di riferimento che spazia dalla prevenzione alla diagnosi, fino alla definizione delle strategie terapeutiche.
Secondo Brunese, le nuove tecnologie consentiranno di ridurre i tempi necessari per analizzare un numero crescente di immagini e supporteranno la refertazione. Il tempo recuperato dovrà essere impiegato per parlare con il paziente e comunicare l’esito dei controlli. Brunese ha inoltre rilevato che in futuro la richiesta di radiologi aumenterà per far fronte alla crescita delle prestazioni diagnostiche richieste, smentendo l’idea che vi sia un eccesso di professionisti nel settore.
Attualmente la Sirm conta oltre 13 mila soci, di cui il 49% donne e il 46% con un’età inferiore ai 45 anni. Gandolfo ha spiegato che questi dati riflettono la crescita e il rinnovamento dell’associazione, aggiungendo che la presenza stabile nei team multidisciplinari e la definizione dei percorsi diagnostico-terapeutici richiedono una revisione dei tradizionali modelli organizzativi.
Fotoillustrazione realizzata con l’ausilio di software IA
Cosa fa l’intelligenza artificiale in radiologia
Nella diagnostica per immagini, gli strumenti di intelligenza artificiale svolgono soprattutto compiti di supporto. Segnalano aree sospette, misurano lesioni nel tempo, ordinano gli esami per priorità e aiutano a strutturare il referto. Sono sistemi addestrati su grandi archivi di immagini, che riconoscono schemi ricorrenti senza “comprendere” il quadro clinico del singolo paziente.
Per questo il consenso professionale li considera strumenti di affiancamento, non sostituti del medico. L’interpretazione finale richiede di integrare l’immagine con la storia clinica, gli esami precedenti e il quesito posto da chi ha richiesto l’indagine.
Limiti e punti aperti
Un algoritmo che funziona bene nel centro in cui è stato sviluppato non funziona necessariamente allo stesso modo altrove. Apparecchiature, protocolli di acquisizione e caratteristiche della popolazione possono variare, e questo rende necessaria una validazione locale. Esiste poi il rischio di automation bias, cioè la tendenza a fidarsi in modo eccessivo dell’indicazione della macchina.
Resta incerto anche il bilancio sul tempo. In alcuni contesti questi strumenti accelerano il lavoro. In altri aggiungono passaggi di verifica, oppure fanno emergere reperti di dubbio significato che richiedono ulteriori accertamenti. Le prove sull’impatto diretto sugli esiti di salute, e non solo sull’accuratezza di lettura, sono ancora in via di consolidamento.
La comunicazione dell’esito
Tradizionalmente il radiologo ha un contatto limitato con il paziente: il referto viene spesso letto da altri medici o dal paziente stesso. Spiegare un esito, specie in caso di reperti incidentali o dubbi, è una competenza clinica a tutti gli effetti. Una comunicazione chiara può ridurre l’ansia e i fraintendimenti legati alla lettura autonoma di un linguaggio tecnico.
Il contesto di sistema
La domanda di esami di imaging tende a crescere per vari motivi: l’invecchiamento della popolazione, la diffusione dei programmi di prevenzione e il ruolo crescente delle immagini nel monitoraggio delle terapie. La partecipazione del radiologo ai team multidisciplinari e ai percorsi diagnostico-terapeutici riflette una medicina in cui le decisioni si costruiscono in modo collegiale.
Come questi cambiamenti si tradurranno nel fabbisogno di personale dipenderà anche da scelte organizzative, oltre che dall’evoluzione tecnologica.
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