Italy (Italiano)
Paolo Pellegretti Genova, 1963.
È dottore di ricerca in ingegneria elettronica. Dal 1995 lavora in Esaote dove ha coperto diversi ruoli tecnici sino alla posizione attuale di Responsabile della Ricerca e Sviluppo sistemi ultrasuoni. La fotografia e i viaggi sono due sue grandi passioni.
Ogni immagine attiva un processo di interpretazione e soluzione. Guardiamo anche alle tecnologie gaming e computer grafica per aiutare la storia clinica del paziente.
Un’immagine ecografica racconta al medico una storia e, come ogni buona storia, offre tutti gli elementi per consentire, a chi la esplora, di orientarsi al meglio nelle decisioni, scegliere che cosa è importante e cosa no, indagare per agire e risolvere. Chi lavora nel dipartimento di Ricerca e Sviluppo di Esaote sa che il suo ruolo è creare il giusto ponte tra l’immagine e la sua interpretazione, che in medicina prende il nome di diagnosi.
Così come per la fotografia, anche una buona immagine ecografica mantiene la complessità della trama dei dati ma non confonde, non porta a vicoli ciechi, non rischia di essere groviglio: lascia spazio all’esperienza di chi interpreta, tenendo però, al tempo stesso, il soggetto che osserva focalizzato sull’esperienza dell’oggetto osservato, seppur ampliandone il campo di osservazione sulle esperienze di chi ha già attraversato lo stesso percorso di domande.
La funzione di un’immagine ecografica è di portare, attraverso l’efficace equilibrio delle informazioni, il messaggio importante per il medico o l’operatore. Questo messaggio, al fine di consentire la corretta diagnosi, deve essere portato in modo quanto più neutrale possibile, non mascherato o alterato da elaborazioni o interpretazioni. Quanto più riusciamo a rendere efficace ed immediata la lettura di un’immagine ecografica, quanto più possiamo dire di essere stati bravi a compiere il nostro lavoro, analogamente a quanto fa un fotografo con i suoi lettori.
Una storia in una singola immagine, per un fotografo, può essere vista come l’equivalente di una diagnosi da una singola immagine per un ricercatore della nostra ricerca e sviluppo. L’immediatezza e facilità di lettura di una fotografia è l’equivalente della semplicità di lettura di un’immagine ecografica che ha suo riflesso nella complessità tecnologica e metodologica necessaria, affinché questo sia possibile.
La storia in una singola immagine può poi essere interpretata nel settore medico diagnostico come la necessità di perseguire la produttività e redditività del processo di esecuzione di un esame. In questo troviamo nuovamente la sfida di far convergere, con idealmente una singola immagine significativa, tutta l’informazione necessaria per effettuare una diagnosi veloce ed affidabile, cioè la complessità nella sintesi, per perseguire la semplicità nel processo diagnostico: anche questo è un importante aspetto del nostro concetto di complessità, finalizzata alla semplificazione. Una storia può poi non essere, per sua complessità, raccontabile con una singola immagine per diversi motivi, che vanno dall’eterogeneità dei fattori e concetti da sintetizzare, al non aver colto l’istante per scattare il fotogramma sintesi di cosa si vuole raccontare.
Questo è un altro livello di complessità che si sta affrontando e di cui Esaote è pioniera con l’integrazione, in tempo reale, della modalità ultrasuoni con volumi di altre modalità di acquisizione, quali risonanza magnetica e tomografia assiale computerizzata. La fusione sinergica di più canali diagnostici è una risposta efficace alla necessità di fornire un’informazione completa, al fine di effettuare diagnosi veloci ed affidabili. La fusione di immagini presenta, però, anch’essa una sua peculiare complessità nel processo di registrazione volumetrica dei diversi canali informativi. Le procedure ad oggi disponibili richiedono preparazione specifica da parte degli operatori e sono lunghe e complesse da implementare.
Esaote è impegnata a semplificare queste procedure tramite l’impiego di tecniche di Intelligenza Artificiale (IA), con l’obiettivo ultimo di fornire una soluzione per una loro completa automazione. A fronte di tante peculiarità positive, la diagnostica ad ultrasuoni è, però, anche caratterizzata dal fatto che la qualità e accuratezza della diagnosi è fortemente operatore-dipendente. Questa è un’altra complessità che stiamo affrontando, sviluppando soluzioni indirizzate a semplificare l’uso degli apparati, rendendoli più intuitivi e l’informazione da essi prodotta, sempre più quantitativa e di facile ed inequivocabile lettura, in risposta alle esigenze di praticità che, in situazioni di urgenza e sistema sotto stress, si sono dimostrate prioritarie per il buon funzionamento del sistema sanitario.
Stiamo anche lavorando per affinare le possibilità diagnostiche tramite lo sviluppo di nuovi strumenti di elaborazione, mediati da altri settori avanzati quali i radar e sonar ad immagine per applicazioni militari e commerciali.
Tutto questo è possibile grazie alla sempre maggiore capacità di elaborazione offerta dagli sviluppi tecnologici in settori trainanti, quali la computer graphics, il gaming e l’home entertainment. Questi nuovi e potenti strumenti di indagine, se non opportunamente adattati al nostro specifico settore, potrebbero, però, portare a rendere più complesso l’utilizzo delle nuove piattaforme ecografiche. Da qui la necessità di semplificazione, che può essere efficacemente affrontata usando tecniche di IA, le quali, sfruttando una conoscenza nota a priori, opportunamente strutturata e codificata da motori di apprendimento, quali reti neurali, può essere usata per coadiuvare l’operatore nell’utilizzo dell’apparecchiatura, nonché nel supportare l’interpretazione e la refertazione.
L’IA porta, tuttavia, in dote due complessità, ovverosia che le prestazioni dipendono fortemente dal livello di conoscenza a disposizione e, in generale, un elevato onere computazionale. Il modello di semplificazione a cui si sta pensando è l’estensione del concetto di “Internet of Things” alle apparecchiature ad ultrasuoni, cioè l’adozione di modelli di elaborazione e di conoscenza distribuiti, in cui la macchina ad ultrasuoni non è più uno strumento diagnostico indipendente, ma un terminale di una rete cooperativa di unità che lavorano insieme e condividono conoscenza e risorse computazionali.
Un ultimo settore di ricerca e sviluppo, che ci vede attivamente impegnati, è quello di cercare nuovi modi di sfruttare l’informazione, ottenibile dall’interazione ultrasuoni-tessuti. È infatti dimostrato che con gli ultrasuoni è anche possibile fare analisi di consistenza dei tessuti nonché indagini di attenuazione e variazione di velocità di diffusione. Sono in corso ricerche finalizzate a trovare la loro correlazione di questi nuovi parametri fisici con effetti patologici e, quindi, a costruirne una propria semeiotica di lettura.
Tutta questa pletora di indagini alternative con ultrasuoni può essere inquadrata in un filone di ricerca applicata, che è sintetizzato nel concept di Esaote “never stop seeing the unseen” cioè “ricerca di ciò che non è immediatamente visibile”. Le sfide in questo settore sono ovviamente molto complesse ma, al tempo stesso, eccitanti e premianti. Anche qui, il nostro ruolo è di sviluppare la tecnologia, massimizzare la sensibilità dei nostri apparati al monitoraggio e misura dei diversi nuovi parametri biofisici e renderne disponibile l’uso, mediante opportune semplificazioni agli utenti. Il successo in questo filone di ricerca avanzata è costituito dalla cooperazione fra industria ed enti di ricerca che, per loro costituzione e finalità, sono naturalmente i più produttivi ed orientati all’innovazione.
Compito di aziende come la nostra è di stabilire cooperazioni con questi enti, supportandone le iniziative sia tecnologicamente che con risorse umane e finanziarie. L’attività di Ricerca e Sviluppo è il cuore pulsante di Esaote e il forte impegno finanziario profuso in questo settore (oltre il 10% circa degli investimenti) è la testimonianza di quanto l’innovazione sia al centro delle strategie aziendali di crescita all’interno di un contesto in forte e continua trasformazione.
