Galeno e la diagnostica computerizzata
Il ritorno di Galeno nella radiologia digitale
La sala di Radiologia era illuminata da una luce fredda, riflessa sui monitor che mostravano sezioni assiali, coronali e ricostruzioni 3D.
Una TAC multistrato stava completando l’esame di un torace; poco più in là, la RMN cardiaca riproduceva un cuore in movimento, ciclo dopo ciclo.
Il dottor Rinaldi, radiologo e docente di imaging diagnostico, osservava le immagini mentre l’algoritmo di supporto decisionale segmentava automaticamente polmoni, vasi e strutture mediastiniche, assegnando punteggi di probabilità a micro-lesioni quasi invisibili.
Alle sue spalle, una figura con tunica e sguardo vigile.
Un volto che sembrava uscito da un affresco antico, ma perfettamente presente.
Come può l’occhio vedere dentro il corpo senza toccarlo? domandò la voce calma.
Rinaldi si voltò, incredulo.
Se fosse possibile, direi che ho davanti a me Galeno di Pergamo. Questa è la nostra anatomia: TAC, RMN e Intelligenza Artificiale.
Galeno avanzò di qualche passo.
Mostratemi. Perché il corpo è lo stesso, ma gli strumenti con cui lo conoscete sono cambiati.
Nuova anatomia delle immagini
- il corpo non è più solo sezionato, ma ricostruito in volumi digitali
- le immagini non sono fotografie, ma modelli matematici del tessuto
- la diagnosi nasce dall’integrazione di pixel, dati clinici e modelli predittivi
- la profondità non è solo anatomica, ma informazionale e probabilistica
- l’errore non è eliminato, ma ricalcolato in termini di rischio e incertezza
🔷Occhio umano e visione computazionale
Rinaldi mostrò a Galeno la sequenza di un esame TAC del torace.
Sullo schermo comparvero contorni colorati: polmoni, cuore, vasi, noduli millimetrici.
Queste linee non le ho tracciate io, spiegò il radiologo.
È un algoritmo di computer vision che segmenta automaticamente le strutture e segnala le possibili aree sospette.
Galeno si avvicinò al monitor.
Io vedo superfici e densità di colore disse.
Voi vedete numeri, intensità, correlazioni. La vostra vista non si ferma alla forma, ma entra nella struttura del fenomeno.
È vero confermò Rinaldi. L’occhio umano è limitato: può essere stanco, distratto, confuso. L’IA, invece, confronta questo esame con migliaia di casi simili, calcola probabilità, misura parametri che noi non percepiamo direttamente.
Galeno rimase in silenzio per un istante.
Ma la decisione finale? chiese. appartiene ancora al medico, o a questa macchina che vede oltre ciò che voi vedete?
IA in diagnostica: opportunità e limiti
- supporto alla lettura di grandi volumi di esami
- rilevazione di pattern sub-clinici non visibili all’occhio umano
- standardizzazione di alcuni passaggi interpretativi
- rischio di bias se i dati di addestramento non sono rappresentativi
- necessità di validazione clinica e tracciabilità delle decisioni algoritmiche
🔷Radiomica e anatomia matematica
Rinaldi aprì un pannello secondario: una serie di grafici, istogrammi e indici numerici.
Questa è la parte che più colpirebbe un anatomista come lei, disse, si chiama radiomica: estraiamo centinaia di caratteristiche quantitative da ogni lesione — forma, margini, eterogeneità, texture, distribuzione delle intensità. Non le vediamo con l’occhio, ma le calcoliamo.
Galeno osservò i valori che scorrevano sullo schermo.
Dunque, commentò, non descrivete più solo come appare il corpo, ma come si distribuiscono le sue qualità in modo misurabile. È una anatomia fatta di numeri.
Esatto, confermò Rinaldi. Da questi numeri possiamo costruire modelli predittivi: stimare la probabilità che un nodulo sia maligno, prevedere la risposta a un trattamento, identificare profili di rischio individuali.
Ma ricordate, aggiunse Galeno, che nessun numero è innocente: va compreso, non solo calcolato. Altrimenti rischiate di sostituire l’ignoranza con una precisione apparente.
🧑🎓Seguici su Youtube alla playlist "Dialoghi impossibili"
⚠️ Disclaimer: questo contenuto è stato sviluppato con il supporto di NotebookLM.
Per giungere alla diagnosi occorre osservare e ragionare.
Galeno
