Aidoc introduce i progressi dell'intelligenza artificiale raggiunti nel primo soccorso al servizio di diagnostica per immagini su AWS

Alcune delle lesioni più pericolose riscontrate dai medici del pronto soccorso sono invisibili a occhio nudo. Mentre i pazienti con ferite aperte e altri traumi evidenti ricevono cure immediate, quelli che presentano lesioni meno visibili, come emorragie cerebrali, danni alla colonna vertebrale o coaguli di sangue, a volte sono lasciati ad attendere, anche a rischio che tali lesioni possano causare danni estesi, talvolta addirittura fatali.

L'unico modo per rilevare lesioni di questo tipo è utilizzare procedure di diagnostica per immagini come tomografia computerizzata (TC), radiografie e risonanze magnetiche, i cui risultati vengono analizzati da radiologi, ovvero medici con formazione avanzata nell'interpretazione di queste immagini. Grazie ai progressi raggiunti in queste tecnologie, oggi i pazienti hanno a disposizione sempre più risorse di imaging biomedico. Questa è una buona notizia, in quanto aumenta la probabilità di rilevare anomalie potenzialmente mortali che potevano non essere individuate in precedenza. I radiologi si occupano dei carichi di lavoro più pesanti che ne derivano e spesso devono accontentarsi di strumenti non all'altezza del compito.

Aidoc è un'azienda fondata per risolvere questo problema fornendo ai radiologi soluzioni avanzate che aumentano la loro efficienza e accelerano la cura dei pazienti negli ambienti di lavoro esistenti. Più specificamente, Aidoc ha riconosciuto che l'intelligenza artificiale (AI) e gli strumenti di riconoscimento delle immagini potrebbero essere utilizzati per aumentare le competenze dei radiologi. Il software di supporto alle decisioni costantemente attivo, basato sull'intelligenza artificiale, analizza le TAC per contrassegnare anomalie acute, dare priorità ai casi potenzialmente letali e accelerare l'assistenza ai pazienti. E tutto questo su Amazon Web Services (AWS).

La soluzione Aidoc utilizza istanze P3 di Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) per addestrare modelli di machine learning (ML) ed eseguire processi di inferenza; Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) per archiviare immagini mediche anonime per analisi; e Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) per memorizzare i metadati delle immagini.

"Da quando è stata rilasciata la nostra prima soluzione approvata dalla FDA a settembre 2018, Aidoc ha ricevuto l'autorizzazione FDA per altri due algoritmi e ne ha inoltre utilizzati altri dodici nell'ambito delle esenzioni dei dispositivi investigativi della FDA", afferma Ariella Shoham, vicepresidente di marketing di Aidoc. "L'agilità e la velocità di sviluppo offerta dalla nostra infrastruttura AWS sono stati i fattori principali che ci hanno aiutato a raggiungere così tanto successo in tempi così rapidi".

Fondata nel 2015 da tre veterani delle forze di difesa israeliane con esperienza nella creazione di soluzioni AI per applicazioni di intelligence militare, Aidoc è nata nel cloud. "Il cloud computing è fondamentale per il nostro lavoro", afferma Guy Reiner, uno dei fondatori nonché vicepresidente di ricerca e sviluppo dell'azienda. "Semplicemente, senza la flessibilità e la scalabilità del cloud, le nostre offerte non sarebbero realizzabili".

Dopo un'analisi comparativa tra fornitori di cloud, Aidoc ha deciso di sviluppare la sua soluzione su AWS. "Abbiamo selezionato AWS perché è il leader del mercato e per la gamma e la maturità dei servizi, l'ecosistema dei partner, la robustezza e al contempo la flessibilità degli strumenti di sicurezza, di dimensionamento e di gestione dei container", afferma Reiner. "Poiché lavoriamo con gli ospedali, dove la riservatezza dei dati è della massima importanza, abbiamo inoltre basato la nostra decisione sull'impegno chiaro di AWS nel raggiungere gli standard di conformità HIPAA per i propri servizi, nonché sulle sue ampie funzionalità e sui servizi che supportano l'abilitazione del GDPR in ambienti cloud".

Un altro fattore di scelta determinante è stata la disponibilità di istanze P3 di Amazon EC2. Queste istanze offrono capacità di elaborazione parallela potenti e altamente scalabili che sono ben pensate per le applicazioni di machine learning, elemento di offerta principale dell'azienda. "Una delle cose migliori dell'esecuzione su AWS è l'accesso costante alle più recenti tecnologie di processori, come le nuove GPU NVIDIA Tesla V100, che ci permettono di rendere il nostro modello di formazione il più efficace possibile", afferma Reiner. "Se si considerano tutti questi fattori insieme, AWS si è presentata come la migliore piattaforma per realizzare il nostro progetto di crescita".

Grazie all'esecuzione in AWS, la crescita di Aidoc ha facilmente tenuto il passo con le aspettative iniziali. Grazie all'estrema velocità di sviluppo che AWS consente, riusciamo ad accelerare la produzione di nuovi algoritmi, immettere prodotti sul mercato in tempi più rapidi, aiutare nelle terapie dei pazienti nonché aumentare il valore degli ospedali più velocemente". "Grazie ad AWS, possiamo lanciare algoritmi pensati per nuove patologie ogni tre mesi. La velocità di azione che raggiungiamo con AWS è impensabile nel nostro settore e ci distingue del tutto".

Ma la velocità di sviluppo non avrebbe molto valore se l'azienda non fosse riuscita ad operare negli ospedali. Secondo Shoham, operare in AWS ha consentito all'azienda di acquisire più di 300 clienti in due modi. "In primo luogo, molti ospedali avevano già optato per la risoluzione di soluzioni critiche in AWS, dunque quello che abbiamo fatto è stato rafforzare ulteriormente la nostra credibilità e fiducia dicendo che anche la nostra azienda utilizza AWS. In secondo luogo, grazie al modo in cui siamo in grado di progettare la nostra soluzione su AWS, assicuriamo agli ospedali l'anonimizzazione dei dati trasferiti nel cloud, nonché la loro estrema sicurezza e la conformità alle norme sulla privacy dei dati più rigorose".

Di importanza indiscussa sembra essere il fatto che la soluzione di Aidoc, che finora ha analizzato oltre 3,2 milioni di casi in oltre 300 strutture mediche in tutto il mondo, ha permesso di migliorare sia le terapie dei pazienti che il benessere dei radiologi. In uno dei principali centri medici statunitensi, la soluzione Aidoc ha ridotto in media le visite di pazienti presso il pronto soccorso di 59 minuti e il tempo complessivo di ospedalizzazione di 18 ore. In un'altra struttura medica simile, la soluzione Aidoc ha aiutato i radiologi a ridurre il tempo medio di risposta per le TAC di emorragie intracraniche del 13%, ovvero da 53 minuti a 46 minuti.

"Su AWS, le soluzioni di Aidoc consentono di accorciare i tempi di attesa dei pazienti da giorni a ore per i casi programmati e da ore a minuti per quelli al pronto soccorso", afferma Shoham. "È molto gratificante quando i medici che utilizzano la nostra soluzione fanno affermazioni come "Grazie alla vostra soluzione abbiamo salvato una vita oggi". Non possiamo desiderare di più!"

I prossimi passi di Aidoc includono il rilascio di un pacchetto di algoritmi per supportare il lavoro dei radiologi oncologi. "Il nostro pacchetto oncologico aiuta i radiologi a contrassegnare, confrontare ed eseguire misurazioni volumetriche delle lesioni renali ed epatiche nonché dei polmoni e dei linfonodi, riducendo la larghezza di banda necessaria per questo lavoro impegnativo e che richiede tempo", afferma Reiner. "Con una soluzione che si basa su AWS, siamo consapevoli che riusciremo ad accrescere il valore di quasi tutte le attività svolte dai radiologi".

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