Le innovazioni introdotte dall’intelligenza artificiale in sanità stanno rivoluzionando diversi ambiti del settore, tra cui l’imaging diagnostico, trasformando le modalità di acquisizione e analisi delle immagini diagnostiche. Per esempio, le tecnologie di tomografia computerizzata (CT), risonanza magnetica (MRI) ed ecografia sono state potenziate: l’Ia ha permesso, infatti, di inserire algoritmi di elaborazione avanzati e tecniche hardware innovative. Sviluppi che hanno consentito di ottenere immagini con una risoluzione senza precedenti, riducendo al contempo i tempi di scansione e l’esposizione dei pazienti alle radiazioni.
Un esempio di tecnologia innovativa è quella del photon-counting, che rappresenta un passo avanti significativo nella tomografia computerizzata: permette, infatti, di ottenere immagini spettrali con un livello di dettaglio superiore e una dose di radiazione significativamente inferiore.
Per quanto riguarda le risonanze magnetiche, le nuove tecniche di riduzione del rumore e l’automazione dei processi di scansione hanno migliorato l’efficienza e la qualità delle immagini.
Nel campo dell’ecografia, i dispositivi portatili e wireless hanno ampliato l’accessibilità di questa tecnologia, permettendone l’uso in contesti clinici e non tradizionali. Un settore in cui la competizione tra le aziende è intensa e si riflette negli ingenti investimenti in Ricerca e Sviluppo. Realtà come Siemens Healthineers, GE Healthcare, Philips Healthcare, Canon Medical Systems, Fujifilm Healthcare ed Esaote sono tra i principali protagonisti di questo mercato. Ciascuna di loro ha, infatti, introdotto tecnologie distintive che le posizionano come leader in specifici segmenti del mercato.
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