RICERCA
Il prototipo combina Intelligenza Artificiale Generativa basata su architetture di trasformazione di dominio (simile ai modelli di diffusione o GAN) che apprende a riprodurre l'aspetto contrastato partendo da immagini TAC standard, analizzando pattern morfologici e densità tissutali. L'Intelligenza Artificiale Evolutiva proprietaria è un sistema adattivo che ottimizza continuamente i parametri del modello generativo con apprendimento iterativo basato su feedback medico e selezione automatica di architetture più performanti.
ARCHITETTURA
Il sistema genera una mappa di contrasto virtuale coerente con la fisiologia reale mantenendo l'integrità anatomica e diagnostica dell'immagine. L'Intelligenza Evolutiva utilizza metriche di accuratezza (SSIM, PSNR, differenza strutturale) come criterio evolutivo, permettendo un miglioramento progressivo della qualità grazie al ciclo evolutivo automatico. Il risultato è una generazione coerente di immagini TAC virtualmente contrastate con riconoscimento accurato di pattern vascolari e parenchimali.
VANTAGGI
Diagnostica non invasiva con eliminazione dei rischi legati ai mezzi di contrasto, accesso più ampio per pazienti con insufficienza renale o allergie, riduzione drastica di costi e tempi di esame. Le applicazioni sono estendibili a MRI, ecografie e imaging funzionale, con potenziale integrazione in software di supporto alla diagnosi clinica (CAD) o moduli PACS intelligenti.
Il prototipo ha dimostrato risultati eccellenti nella generazione coerente di immagini TAC virtualmente contrastate su dataset reali, con riconoscimento visivo accurato di pattern vascolari e parenchimali. Il mantenimento del dettaglio anatomico senza artefatti evidenti è garantito dal miglioramento progressivo della qualità grazie al ciclo evolutivo automatico. Questa tecnologia apre la strada a un nuovo paradigma diagnostico dove la diagnostica non invasiva elimina i rischi legati ai mezzi di contrasto tradizionali.
Combinando Intelligenza Artificiale generativa ed evolutiva, abbiamo dimostrato che è possibile creare modelli che apprendono e si migliorano autonomamente, avvicinando la medicina per immagini a un approccio simulativo, predittivo e personalizzato. La visione futura include l'espansione verso MRI, ecografie e imaging funzionale, con integrazione nativa in sistemi PACS e CAD per supportare radiologi e clinici nelle diagnosi quotidiane.
