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Una macchina MRI economica eguaglia le prestazioni di alta gamma

DiBrenda KananaBrenda Kanana 2 min di lettura
Macchina MRI
  • La ricerca introduce un sistema MRI economico basato su componenti standard, integrato con tecnologie avanzate di intelligenza artificiale (AI).
  • Il successo del sistema MRI avanzato risiede nella combinazione di algoritmi AI all'avanguardia. 
  • Inoltre, il design più semplice e il minor consumo energetico del sistema MRI di Hong Kong ne aumentano la portabilità. 

I progressi nella tecnologia medica sono probabili di cambiare l'accesso alle cure sanitarie in tutto il mondo. In una ricerca pubblicata nella ben nota rivista Science, Yujiao Zhao e colleghi dell'Università di Hong Kong hanno progettato una macchina per risonanza magnetica (MRI) semplificata e a basso consumo, realizzata con hardware acquistabile in negozio, che costa circa 22.000 dollari.

Lanciati cinquant'anni fa, gli scanner MRI ora svolgono un ruolo cruciale in questa era della medicina moderna, dove vengono utilizzati per diagnosticare una vasta gamma di condizioni, ictus, tumori e condizioni spinali, tutto con una minima esposizione alle radiazioni per il paziente.

La ricerca introduce un sistema MRI economico di parti standard combinate con avanzata tecnologia di intelligenza artificiale (IA). Questo avanzamento ha la prospettiva di colmare il divario AMRI, specialmente nelle regioni che mancano delle risorse mediche necessarie.

Innovazione economica

Attraverso i loro prezzi astronomici che a volte raggiungono decine di milioni di dollari, le macchine MRI tradizionali hanno sempre reso questo strumento diagnostico indispensabile in qualche modo inaccessibile.

Tuttavia, questa barriera finanziaria è stata superata dal team di ricerca di Hong Kong, che ha sviluppato un sistema MRI del valore di soli 22.000 dollari. Al contrario, la macchina MRI per tutto il corpo del team di ricerca di Hong Kong utilizzava un magnete 0.05T senza elio e richiedeva solo 1800 watt, paragonabili a un phon, il che significava che poteva utilizzare una presa standard.

Il successo del sistema MRI avanzato risiede nella combinazione di algoritmi AI avanzati. È stato sviluppato un algoritmo di deep learning per superare la ridotta forza del campo magnetico e il potenziale deterioramento delle immagini, basato su estesi set di dati di immagini anatomiche ad alta risoluzione. Questo miglioramento AI consente al sistema di raggiungere risultati di imaging comparabili a quelli degli scanner MRI tradizionali, pur essendo utilizzato a una potenza molto inferiore.

La loro macchina è stata poi testata su 30 volontari adulti sani, che hanno eseguito scansioni su tutto il corpo dalle ginocchia al cervello. La loro MRI “ultra-basso campo” ha prodotto risultati comparabili agli scanner MRI che erano 60 volte più potenti.

Prospettive per la sanità globale

Questo è rivoluzionario nel senso che significa più che una riduzione dei costi. L'avvento di scanner MRI economici e portatili sarà di grande beneficio per le aree che non hanno un accesso regolare agli scanner.

Poiché consente diagnosi accurate senza la necessità di infrastrutture elaborate o costi eccessivi, questa innovazione ha il potenziale di trasformare la fornitura di cure sanitarie in contesti con risorse limitate a livello globale. Inoltre, il design più semplice e il minor consumo energetico del sistema MRI di Hong Kong consentono una maggiore portabilità.

Rispetto alle macchine MRI tradizionali, che richiedono strutture specializzate e alti input di potenza, questo dispositivo portatile può funzionare attraverso prese standard e non richiede l'aggiornamento di costose infrastrutture. Nonostante le prospettive positive per un'ampia adozione, diverse sfide devono essere superate per beneficiare pienamente di questa tecnologia. La costruzione di capacità locali è un aspetto critico per supportare la produzione, la manutenzione e l'utilizzo di tali dispositivi nelle regioni prive di risorse.

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Brenda Kanana

Brenda Kanana

Brenda vanta oltre 4 anni di esperienza specializzata in criptovalute, intelligenza artificiale e tecnologie emergenti. Ha lavorato presso Zycrypto, Blockchain Reporter e The Coin Republic e ora ha fatto di Cryptopolitan la sua casa. La sua laurea in Sociologia presso l'Università Tecnica di Mombasa la mantiene in sintonia con il pubblico dei lettori.

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