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IA IN ENDOSCOPIA DIGESTIVA: INDIVIDUAZIONE E CARATTERIZZAZIONE ASSISTITA IN COLONSCOPIA

IA IN ENDOSCOPIA DIGESTIVA: INDIVIDUAZIONE E CARATTERIZZAZIONE ASSISTITA IN COLONSCOPIA

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Azienda Socio-Sanitaria Territoriale di Pavia
IA in endoscopia digestiva:
individuazione e caratterizzazione
assistita in colonscopia
Inserire qui immagine di
riferimento per il progetto
Il gruppo di lavoro
S.C. Endoscopia Digestiva
• Dott.ssa Costanza Alvisi, Direttore S.C. Endoscopia Digestiva
• Dott.ssa Simona Agazzi, collaboratore S.C. Endoscopia Digestiva
S.C. Ingegneria Clinica Aziendale
• Ing. Sara Vilella, collaboratore S.C. Ingegneria Clinica Aziendale
• Dott. Ing. Giovanni Guizzetti, Direttore S.C. Ingegneria Clinica Aziendale
• Ing. Ramona Bitonti, collaboratore S.C. Ingegneria Clinica Aziendale
Descrizione
Utilizzo di un sistema di IA in ambito clinico per attività di screening e
prevenzione del tumore del colon retto.
Caratterizzazione dei
polipi in tempo reale
che supporta gli
endoscopisti nella
diagnosi del polipo.
Viene mostrato a video
in una mappa di
posizionamento un
cerchio verde per la
caratterizzazione
iperplastica e giallo per
la caratterizzazione
neoplastica.
DETECTION CHARACTERISATION
Rilevazione polipi in tempo reale:
• mostra a video un box in cui il
polipo sospetto è individuato
• emette allarme sonoro
Obiettivi e destinatari del lavoro
Obiettivo: migliorare la capacità di riscontro delle lesioni precoci a elevato rischio
evolutivo e caratterizzare i polipi.
700 PAZIENTI
40-80aa
Sreening
450
controllo
250
IA
STUDY
GROUP
CONTROL
GROUP
PDR
(% pazienti con almeno un polipo)
158/250
(63,2%)
154/450
(34,22%)
ADR
(% pazienti con almeno un adenoma)
115/250
(46%)
138/450
(30,67%)
Destinatari del lavoro: ingegneri clinici ed endoscopisti di aziende sanitarie aventi
una struttura di Endoscopia Digestiva.
Risultati
Risparmio economico dato da:
• riduzione del numero di biopsie eseguite e quindi minore carico di lavoro per l’ Anatomia
Patologica;
• riduzione dei tempi di esame grazie alla detection, con conseguente riduzione del costo
del personale clinico coinvolto.
• risparmio dei costi di terapia legati alla riduzione dell’incidenza dei tumori del colon di
circa l’8% grazie ad uno screening più efficace.
“Cost savings in colonoscopy with artificial intelligence-aided polyp diagnosis: an add-on analysis of a clinical trial”
In termini di riduzione dei
costi data dal minor numero
di biopsie, la stima effettuata
ha portato valori in linea con
gli studi effettuati a livello
mondiale (5-15%).
Grazie per l’attenzione!
Ing. Sara Vilella
Sara_vilella@asst-pavia.it
Ingegnere Clinico, ASST Pavia

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IA IN ENDOSCOPIA DIGESTIVA: INDIVIDUAZIONE E CARATTERIZZAZIONE ASSISTITA IN COLONSCOPIA

  • 1. Azienda Socio-Sanitaria Territoriale di Pavia IA in endoscopia digestiva: individuazione e caratterizzazione assistita in colonscopia Inserire qui immagine di riferimento per il progetto
  • 2. Il gruppo di lavoro S.C. Endoscopia Digestiva • Dott.ssa Costanza Alvisi, Direttore S.C. Endoscopia Digestiva • Dott.ssa Simona Agazzi, collaboratore S.C. Endoscopia Digestiva S.C. Ingegneria Clinica Aziendale • Ing. Sara Vilella, collaboratore S.C. Ingegneria Clinica Aziendale • Dott. Ing. Giovanni Guizzetti, Direttore S.C. Ingegneria Clinica Aziendale • Ing. Ramona Bitonti, collaboratore S.C. Ingegneria Clinica Aziendale
  • 3. Descrizione Utilizzo di un sistema di IA in ambito clinico per attività di screening e prevenzione del tumore del colon retto. Caratterizzazione dei polipi in tempo reale che supporta gli endoscopisti nella diagnosi del polipo. Viene mostrato a video in una mappa di posizionamento un cerchio verde per la caratterizzazione iperplastica e giallo per la caratterizzazione neoplastica. DETECTION CHARACTERISATION Rilevazione polipi in tempo reale: • mostra a video un box in cui il polipo sospetto è individuato • emette allarme sonoro
  • 4. Obiettivi e destinatari del lavoro Obiettivo: migliorare la capacità di riscontro delle lesioni precoci a elevato rischio evolutivo e caratterizzare i polipi. 700 PAZIENTI 40-80aa Sreening 450 controllo 250 IA STUDY GROUP CONTROL GROUP PDR (% pazienti con almeno un polipo) 158/250 (63,2%) 154/450 (34,22%) ADR (% pazienti con almeno un adenoma) 115/250 (46%) 138/450 (30,67%) Destinatari del lavoro: ingegneri clinici ed endoscopisti di aziende sanitarie aventi una struttura di Endoscopia Digestiva.
  • 5. Risultati Risparmio economico dato da: • riduzione del numero di biopsie eseguite e quindi minore carico di lavoro per l’ Anatomia Patologica; • riduzione dei tempi di esame grazie alla detection, con conseguente riduzione del costo del personale clinico coinvolto. • risparmio dei costi di terapia legati alla riduzione dell’incidenza dei tumori del colon di circa l’8% grazie ad uno screening più efficace. “Cost savings in colonoscopy with artificial intelligence-aided polyp diagnosis: an add-on analysis of a clinical trial” In termini di riduzione dei costi data dal minor numero di biopsie, la stima effettuata ha portato valori in linea con gli studi effettuati a livello mondiale (5-15%).
  • 6. Grazie per l’attenzione! Ing. Sara Vilella Sara_vilella@asst-pavia.it Ingegnere Clinico, ASST Pavia