L’osteoporosi rappresenta una delle cause principali di fratture negli adulti in età avanzata. Purtroppo, la perdita di massa ossea che sta alla base di questa patologia passa molto spesso inosservata. La malattia avanza in modo graduale e del tutto indolore nel corso di molti anni. A causa di questo decorso silenzioso, molte persone arrivano a misurare la propria densità ossea solo dopo aver subito una frattura o aver sviluppato forti e persistenti dolori alla schiena. In questa fase tardiva, il deterioramento del tessuto scheletrico è generalmente già in uno stadio molto avanzato. Diventa quindi fondamentale sviluppare metodi medici innovativi per il rilevamento precoce dell’osteoporosi, in modo da poter identificare i pazienti a rischio molto prima che si verifichino le lesioni e le fratture.
Il Progetto BMDNow e l’innovazione tecnologica
Per rispondere concretamente a questa necessità medica, i ricercatori del Fraunhofer Institute for Computer Graphics Research IGD stanno collaborando strettamente con l’Università Goethe di Francoforte e l’azienda informatica garritz online media international. Insieme hanno sviluppato il progetto collaborativo chiamato BMDNow, un’iniziativa di ricerca congiunta che è stata finanziata da Hessen Agentur. L’obiettivo primario di questa partnership è quello di permettere il rilevamento precoce di questo disturbo scheletrico e dei suoi stadi preliminari senza richiedere esami medici aggiuntivi. Per raggiungere questo traguardo, il team utilizza un innovativo software basato sull’intelligenza artificiale che analizza in maniera automatica le scansioni TAC già esistenti per calcolare con precisione la densità minerale ossea (BMD) delle singole vertebre. L’aspetto straordinario di questo approccio è che permette di identificare tempestivamente i pazienti a rischio senza richiedere personale aggiuntivo né apparecchiature specializzate.
Come funziona l’algoritmo per la densità ossea
Dal punto di vista tecnico, il software impiega un potente algoritmo che combina l’uso di reti neurali per la segmentazione automatica delle immagini con metodi di imaging avanzati per fornire misurazioni affidabili. Il sistema interviene segmentando prima la regione trabecolare dei corpi vertebrali, che corrisponde al tessuto spugnoso situato all’interno dell’osso. Per garantire l’accuratezza, i ricercatori hanno testato diversi modelli basati sull’intelligenza artificiale in condizioni del mondo reale, impiegando dati clinici effettivi dei pazienti forniti dall’Ospedale Universitario di Francoforte. Il modello viene applicato specificamente in questa area interna per generare una dettagliata mappa tridimensionale della distribuzione della densità ossea. Analizzando le componenti dell’osso, come il grasso e il calcio, l’algoritmo impiega poi una codifica a colori per visualizzare visivamente le rispettive proporzioni. Il valore esatto della densità ossea viene calcolato basandosi su specifiche curve di calibrazione generate in precedenza utilizzando modelli fantoccio di riferimento. I valori risultanti indicano infine se è presente l’osteoporosi o l’osteopenia, un disturbo precursore della patologia, permettendo così di iniziare le cure necessarie con grande anticipo.
I vantaggi per i pazienti e per il sistema sanitario
Diverse tecniche di imaging sono già disponibili oggi per diagnosticare la malattia, tra cui il “gold standard” rappresentato dall’assorbimetria a raggi X a doppia energia (DXA). Tuttavia, questo specifico esame non viene tipicamente eseguito fino a quando non vi è già un forte sospetto clinico di perdita ossea. Al contrario, la nuova soluzione software si distingue perché analizza i dati di immagini di scansioni TAC di routine già esistenti, come ad esempio quelle relative a precedenti controlli del cuore o dei polmoni, senza il bisogno di effettuare ulteriori esami specializzati. Stefan Wesarg, scienziato ricercatore presso il Fraunhofer IGD di Darmstadt, sottolinea che eseguendo il loro algoritmo sulle immagini disponibili, il sistema ottiene un’analisi accurata della densità ossea essenzialmente come fosse un sottoprodotto dell’esame originale. Questo metodo innovativo riduce notevolmente l’esposizione individuale alle radiazioni per i pazienti e fa risparmiare prezioso tempo ai medici.
Sviluppi futuri e riconoscimenti del software
Allo stato attuale, i ricercatori utilizzano scansioni TAC a doppia energia, le quali esaminano il corpo umano a due diversi livelli di energia a raggi X, per misurare con un livello di precisione altissimo la densità ossea dei singoli corpi vertebrali. Guardando al futuro, i partner del progetto prevedono tuttavia di applicare i propri algoritmi anche alle più tradizionali scansioni TAC a singola energia. L’obiettivo a lungo termine del team è quello di stabilire un vasto database di riferimento, motivo per cui il software viene costantemente addestrato e ottimizzato secondo questa logica. Attualmente, il prototipo del software è in fase di finalizzazione e di validazione clinica, con l’obiettivo strategico di ottenere la necessaria approvazione come dispositivo medico entro un periodo compreso tra uno e due anni. Questo progetto all’avanguardia ha peraltro già ottenuto un importante riconoscimento, classificandosi al secondo posto nella prestigiosa competizione Hessen Ideen dell’anno 2025. La giuria dell’evento è rimasta particolarmente colpita dal potenziale del software nel ridurre l’esposizione alle radiazioni per i singoli pazienti e, contemporaneamente, nel migliorare sensibilmente l’efficienza complessiva nel sistema sanitario.
Vuoi ricevere le notifiche sulle nostre notizie più importanti?