L’Università di Palermo è titolare di un nuovo brevetto, di cui sono inventori Emanuele Grassedonio e Riccardo Raspante del Dipartimento Biomedicina, Neuroscienze e Diagnostica Avanzata, che hanno sviluppato un sistema centralizzato che permette la condivisione sicura ed efficiente di dati radiologici tra strutture sanitarie diverse.
Si tratta di un brevetto industriale applicabile all’integrazione di tecnologie nel settore sanitario, con una durata di vent’anni dalla data di deposito, che garantisce lo scambio di informazioni, tra i diversi sistemi utilizzati, per l’esecuzione, la refertazione e l’archiviazione degli esami radiologici.
Thank you for reading this post, don't forget to subscribe!L’obiettivo del progetto è quello di migliorare l’efficienza e la sicurezza nella gestione e condivisione dei dati radiologici tra strutture, riducendo la duplicazione di esami, diminuendo i costi sanitari e migliorando la qualità delle cure.
Le dichiarazioni della dg del Policlinico Giaccone Maria Grazia Furnari
“Nell’era della sanità digitale, il brevetto di un nuovo e sicuro sistema che permette la condivisione in tempo reale delle immagini radiologiche rappresenta un passo importante verso un’assistenza sanitaria più efficiente.
“Il sistema brevettato consente una migliore personalizzazione delle cure, riducendo tempi di attesa e migliorando gli esiti clinici”.
“L’accesso immediato ai dati radiologici da parte di più strutture e professionisti diminuisce la necessità di ripetere esami, limitando le esposizioni a ulteriori radiazioni e, al contempo, contenendo i costi sanitari”.
Le dichiarazioni del Rettore di UniPa Massimo Midiri
“Il nostro Ateneo, come titolare del brevetto, svolge un ruolo fondamentale in questo progetto di cui siamo particolarmente orgogliosi – commenta il Rettore Massimo Midiri – Utilizzando il nuovo processo si potrà dare un impatto positivo alla ricerca scientifica, facilitando studi retrospettivi su dati radiologici e migliorando la qualità dei trattamenti”.
“Sul fronte della didattica migliorerebbe la formazione degli studenti in ambito radiologico, sfruttando un training di refertazione su una quantità di pazienti molto più ampia rispetto a quella di una singola struttura sanitaria. Gli studenti potranno avere accesso ad un ambiente tecnologico avanzato per apprendere le competenze necessarie nel campo dell’informatica sanitaria e della radiologia.
“Questo sistema farebbe altresì da volano al miglioramento e all’utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale come machine learning“.