Introduzione

Questo dispositivo medico per lo screening del melanoma caratterizza e valuta la pericolosità dei nei basandosi su dati raccolti con la fotogrammetria digitale e la termografia all’infrarosso. Grazie all’intelligenza artificiale il dispositivo è in grado di restituire un indice di fattore di rischio melanoma per ciascuna lesione cutanea rilevata, grazie all’apprendimento automatico basato su informazioni di tipo morfologico tridimensionale, cromatico e termografico, nonché la variazione di tali informazioni nel tempo.

Caratteristiche Tecniche

Il prototipo, in grado di acquisire dati relativi alla cute della schiena del paziente, è attualmente in uso per la validazione clinica sperimentale presso l’Istituto Oncologico Veneto – IRCCS. I dati acquisiti includono: dati fotografici; modellazione fotogrammetrica, ovvero la geometria dei nevi con risoluzione 0,2mm; dati cromatici e termici; correlazione del dato termografico con il livello di vascolarizzazione; confronto con screening da precedente visita per individuare variazioni. In uscita il sistema fornisce un modello 2D della cute, con indicazione dell’indice di rischio di melanoma per ciascuna lesione individuata, accanto all’insieme dei dati caratterizzanti i sospetti melanomi identificati. L’indice di rischio associato a ciascun neo avviene grazie al lavoro delle reti neurali convoluzionali (CNN) che classificano le informazioni acquisite durante lo screening sulla base delle informazioni elaborate durante il training e dal confronto con screening precedenti. L’insieme di questi output permette quindi una chiara e oggettiva valutazione dell’evoluzione nel tempo di molti nevi in poco tempo, oltre ad una valutazione del grado di pericolosità di ciascun neo grazie alla potenza dell’intelligenza artificiale.

Possibili Applicazioni

• Mappatura dei nevi;
• Strumento per lo screening del melanoma;
• Apparecchi di diagnostica medica;
• Analisi dermatologiche.

Vantaggi

• Mappatura automatizzata e veloce dei nevi;
• Immagine tridimensionale dei nevi;
• Raccoglie dati sulla risposta termica dei nevi, quindi sul grado di vascolarizzazione;
• Individuazione dei nevi a rischio di melanoma grazie all’intelligenza artificiale;
• Dati oggettivi con cui valutare l’evoluzione dei nevi nel tempo;
• Riduce il rischio di umano;
• Dati in uscita in formato DICOM;
• Apprendimento continuo dai dati acquisiti grazie alle reti neurali convoluzionali;
• Risparmio su procedure chirurgiche e biopsie.