Un'intelligenza artificiale sviluppata all'Università del Surrey è in grado di prevedere come apparirà la radiografia del ginocchio di un paziente tra un anno. La tecnologia si basa su modelli generativi avanzati e potrebbe modificare profondamente l'approccio terapeutico per chi convive con l'artrosi, una patologia degenerativa che colpisce oltre 500 milioni di persone nel mondo e rappresenta la principale causa di disabilità tra gli anziani. Il sistema non si limita a fornire percentuali di rischio, ma genera immagini realistiche del futuro stato dell'articolazione, offrendo una prospettiva visiva immediata della progressione della malattia.
L'elemento più innovativo del progetto risiede nella sua capacità di rendere tangibile ciò che prima era solo una previsione astratta. Il confronto diretto tra la radiografia attuale e quella prevista per l'anno successivo permette ai pazienti di visualizzare concretamente l'evoluzione del proprio disturbo. Questo approccio si rivela un potente strumento motivazionale, secondo David Butler, principale autore dello studio e ricercatore presso il Centre for Vision, Speech and Signal Processing dell'ateneo britannico. Il sistema identifica anche sedici punti cruciali dell'articolazione da monitorare, aumentando la trasparenza del processo diagnostico e consentendo ai medici di comprendere esattamente quali aree l'algoritmo sta valutando.
La ricerca, presentata alla conferenza internazionale MICCAI 2025, si distingue per la vastità del database utilizzato: quasi 50.000 radiografie provenienti da circa 5.000 pazienti. Questa mole di dati ha permesso di addestrare un'intelligenza artificiale che opera con velocità ed efficienza senza precedenti, risultando circa nove volte più rapida rispetto a strumenti simili già esistenti. L'accuratezza delle previsioni, combinata alla rapidità di elaborazione, potrebbe facilitare l'integrazione della tecnologia nella pratica clinica quotidiana, superando uno dei principali ostacoli all'adozione di soluzioni di intelligenza artificiale in ambito sanitario.
Il cuore tecnologico del sistema è costituito da un modello di diffusione, un tipo di intelligenza artificiale generativa particolarmente sofisticato. A differenza dei precedenti strumenti diagnostici basati su algoritmi che fornivano soltanto stime numeriche del rischio, questa soluzione produce rappresentazioni visive realistiche. Come spiega Butler, i pazienti si trovano di fronte a due immagini affiancate: quella odierna e quella prevista per il futuro. Questa comunicazione visiva del rischio rappresenta un cambio di paradigma nella relazione medico-paziente, permettendo decisioni terapeutiche più consapevoli e tempestive.
Gustavo Carneiro, professore di intelligenza artificiale e machine learning presso lo stesso centro di ricerca, sottolinea come i sistemi precedenti fossero spesso opachi e limitati nella loro capacità comunicativa. La nuova soluzione supera queste limitazioni evidenziando le aree articolari più vulnerabili e consentendo ai clinici di personalizzare le cure in modi che prima non erano praticamente realizzabili. L'identificazione precoce dei pazienti ad alto rischio diventa così più precisa e immediata, aprendo la strada a interventi preventivi mirati.
Le prospettive future del progetto vanno ben oltre l'artrosi del ginocchio. Il team di ricerca sta esplorando la possibilità di adattare la tecnologia ad altre patologie croniche, come il danno polmonare nei fumatori o la progressione delle malattie cardiache. L'obiettivo è replicare lo stesso tipo di intuizione visiva e allerta precoce che il sistema offre attualmente per le articolazioni. Gli scienziati stanno attivamente cercando collaborazioni con strutture ospedaliere per portare questa innovazione dall'ambiente di ricerca alla pratica clinica quotidiana, trasformando radicalmente il modo in cui comunichiamo i rischi sanitari e gestiamo le malattie degenerative.
La capacità di mostrare ai pazienti un'immagine concreta del deterioramento potenziale favorisce l'adesione alle terapie e ai cambiamenti dello stile di vita necessari per rallentare la progressione della malattia. Questo aspetto psicologico dell'innovazione potrebbe rivelarsi determinante quanto quello tecnologico, trasformando numeri e statistiche in qualcosa di immediatamente comprensibile e personalmente rilevante per chi deve affrontare decisioni difficili riguardo alla propria salute.