Nel settore dentale, le radiografie sono una base imprescindibile per diagnosi, pianificazione dei trattamenti, e anche per valore legale. Ma chi ha mai fatto radiografie sa che non sempre l’immagine uscente è perfetta: può esserci sfocatura, esposizione sbagliata, pezzi importanti che restano tagliati, distorsioni dovute all’angolazione non corretta, zone sovrapposte che confondono. Ogni imperfezione può portare a dover rifare il controllo, a dubbi diagnostici, o — nei casi peggiori — al rifiuto della richiesta da parte delle assicurazioni, se la documentazione radiografica non è ritenuta adeguata. Pearl, azienda specializzata nell’intelligenza artificiale applicata alla diagnostica dentale, ha annunciato Imagecheck, una piattaforma che promette di intervenire proprio in quel momento critico, ossia prima che il paziente lasci la poltrona.
Imagecheck è progettato per essere un sistema di “garanzia di qualità dell’immagine radiografica” in tempo reale. Questo significa che appena la radiografia 2D viene scattata, il software la analizza automaticamente per verificare se soddisfa criteri diagnostici essenziali. Non solo guardare che non ci siano errori macroscopici, ma rilevare una serie di difetti specifici che comunemente si incontrano nei radiogrammi dentali: tagli del cono (cone cuts), esposizione eccessiva o insufficiente, sovrapposizioni di elementi che rendono difficile distinguere strutture, la sfocatura, l’angolazione errata, la perdita delle punte delle radici (root tips) se non sono visibili, spazi sbagliati, o distorsioni che possono compromettere la lettura. Quando il sistema identifica uno di questi problemi, mostra immediatamente un avviso visivo, e spesso una sovrapposizione (“overlay”) sull’immagine che indica cosa correggere o dove il problema si trova, così che l’operatore possa rifare la radiografia subito — mentre il paziente è ancora in studio.
Uno degli aspetti più interessanti è che questo feedback immediato non è solo tecnico, ma ha impatti pratici concreti: riduce la necessità di rifare radiografie (che significa perdere tempo, far sedere un paziente di più, eventualmente somministrare ulteriore radiazione), migliora la sicurezza, migliora la fiducia che l’immagine acquisita è sufficiente per diagnosi, trattamento, documentazione clinica, e anche assicurativa. L’azienda dichiara che Imagecheck aiuta non solo il dentista a fare un buon lavoro, ma anche a evitare che le assicurazioni respingano richieste basate su radiografie di scarsa qualità.
Inoltre Imagecheck non è solo una cosa che “avvisa subito”: offre anche reportistica, usi aggregati per confronto tra cliniche, fra operatori, in catene (DSO = Dental Service Organizations), in scuole dentali. Questo permette di rilevare criteri di miglioramento, standardizzare le performance, capire dove serve formazione, quali operatori sbagliano più spesso, quale tipo di difetto è più frequente, in modo da migliorare non solo l’individuo, ma l’organizzazione nel suo complesso.
Imagecheck rappresenta un’evoluzione significativa per vari motivi. Prima di tutto perché porta il controllo qualità non “a posteriori” ma al momento della cattura dell’immagine. Spesso gli errori vengono scoperti troppo tardi, quando il paziente è già andato via, o quando la radiografia è già stata archiviata, o quando serve per una richiesta assicurativa o legale. Lavorare in tempo reale significa cogliere subito l’errore e rifare la radiografia correttamente, con i benefici che abbiamo visto.
Poi perché migliora l’efficienza dello studio dentistico: meno ritardi, meno tempi persi, meno pazienti da richiamare, meno duplicazioni di lavoro. Anche la riduzione dell’esposizione alle radiazioni ha un valore non solo clinico, ma anche etico: ogni volta che si rifà una radiografia si espone il paziente inutilmente. Se si può ridurre questo numero significa un guadagno in termini di sicurezza.
C’è inoltre un aspetto economico da considerare: assicurazioni e pagatori (payors) hanno richieste stringenti sulla qualità delle immagini; se la radiografia non soddisfa i requisiti possono negare o richiedere correzioni. Avere immagini migliori al primo tentativo può ridurre rifiuti di richieste di rimborso, ricorsi, perdite economiche per lo studio.
Infine standardizzazione e formazione: soprattutto per grandi catene, scuole o studi con più operatori, avere un sistema che riporti dati oggettivi su errori, inefficienze o difetti ricorrenti può aiutare molto a migliorare le competenze individuali, uniformare le pratiche, ridurre la variabilità che è sempre uno dei problemi nei processi clinici.
Naturalmente non è tutto perfetto, e nessuna tecnologia cancella i problemi automaticamente. Anche Imagecheck ha aspetti da osservare criticamente.
Un primo tema è l’integrazione pratica: serve che il software si interfacci bene con le apparecchiature radiografiche esistenti, che le radiografie vengano acquisite in modo digitale che sia compatibile, che i tempi di latenza siano bassi, che il feedback visivo non rallenti troppo il flusso clinico. Se il sistema impiega troppo tempo o è ingombrante da usare, può diventare un ostacolo invece che un aiuto.
Un altro aspetto è la sensibilità / specificità del rilevamento degli errori: alcuni difetti sono evidenti, altri più sottili; se il sistema è troppo “nervoso” e segnala troppi falsi allarmi, può generare frustrazione, fare perdere fiducia, o richiedere che l’operatore ignori spesso gli avvisi. Serve che il bilanciamento tra essere severo (ossia non lasciare passare radiografie di scarsa qualità) e essere pratico (non bloccare il lavoro) sia ben calibrato.
Poi ci sono le questioni normative / legali: se un’immagine viene rifiutata da un sistema AI, o se viene usato come base di diagnosi, chi è responsabile se l’AI sbaglia, segnala falso positivo o negativo? Ci sono paesi con regolamentazioni diverse riguardo alle tecnologie mediche, le licenze, la privacy, la gestione dei dati radiografici (che sono dati sensibili). Studio dentistico deve essere sicuro di operare secondo le norme locali, di avere le autorizzazioni adeguate, di proteggere i dati dei pazienti.
Un altro tema pratico è il costo: strumenti nuovi richiedono investimenti — in software, possibili aggiornamenti delle apparecchiature, formazione del personale, maintenance, supporto. Per studi piccoli o in paesi con budget limitati, adottare questa tecnologia può essere oneroso.
Infine, la variabilità dell’utilizzo: alcuni operatori potrebbero trovarsi a lavorare in condizioni non ideali (illuminazione, condizioni dello studio, postura, cooperazione del paziente), che determinano che anche un sistema molto buono dovrà fare i conti con queste variabili; non tutto è risolvibile solo con l’AI — serve anche che le buone pratiche cliniche vengano seguite.