“How do radiology professionals assess the quality of low-dose CT lung screening (LDCT) images?”
Questa la domanda che ci ha spinto a portare il primo studio qualitativo promosso da AITeRTC al EFRS Research Hub all’ECR2024 appena concluso a Vienna.
Lo screening del polmone mediante TC a bassa dose inizia ad affermarsi nel panorama italiano ed europeo; ma siamo sicuri di avere ‘confidenza’ con le immagini che andremo a produrre e visionare?
Sappiamo realmente capire se un’immagine è stata ricostruita con retroproiezione filtrata, mediante l’utilizzo di algoritmi iterativi o il deep learning?
Il nostro occhio è già in grado di riconoscere il potenziale diagnostico delle immagini ricostruite grazie all’intelligenza artificiale o siamo ancora ‘vecchio stile’ e percepiamo come qualitativamente migliori le immagini che siamo abituati a vedere sulle nostre console da anni?
Questi alcuni dei quesiti a cui cerchiamo di rispondere con questo breve questionario. L’indagine contiene domande di carattere generale per individuare il background culturale degli intervistati e presenta 2 immagini tra cui scegliere, in relazione al singolo parametro esplicitato nel testo della domanda; si può esprimere una forte propensione verso una delle 2 immagini, una convinzione meno forte oppure non sapere quale delle due preferire. Il completamento del sondaggio richiede circa 15 minuti. Tutte le informazioni personali saranno raccolte in forma anonima e la partecipazione è completamente volontaria.
Cuore e mente del progetto è il consigliere Marco Nicolò che ha ottenuto il benestare all’utilizzo dall’ASST Spedali Civili di Brescia, presidio in cui le immagini sono state acquisite.
Già molti colleghi, italiani e non, hanno partecipato allo studio durante l’ECR2024 nella cornice del EFRS Research Hub ma per coloro che lo desiderino è ancora possibile partecipare utilizzando il link al modulo in inglese e al modulo in italiano. Vi consigliamo di usare dispositivi con uno schermo di buona dimensione.
Vi invitiamo inoltre a compleare le survey proposte dal Research Hub disponibili nel post







