CREAZIONE DI UN DATABASE STANDARDIZZATO DI IMMAGINI ISTOPATOLOGICHE FORENSI A FINI DI SVILUPPO DI MODELLI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE: STUDIO DI FATTIBILITÀ CON FOCUS SPERIMENTALE SUL CUORE

CREAZIONE DI UN DATABASE STANDARDIZZATO DI IMMAGINI ISTOPATOLOGICHE FORENSI A FINI DI SVILUPPO DI MODELLI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE: STUDIO DI FATTIBILITÀ CON FOCUS SPERIMENTALE SUL CUORE Relatrice: Chiar.ma Prof.ssa Rossana Cecchi Correlatore: Ing. Giovanni Sullutrone Candidato: Marcello Barchi Introduzione La mancanza di database di immagini istopatologiche forensi nella letteratura italiana e internazionale limita grandemente la ricerca. Attualmente, infatti, l’analisi di tali immagini è confinata a casistiche isolate. Obiettivo del presente studio di fattibilità è creare un protocollo standardizzato per l’acquisizione di immagini istopatologiche forensi, associate a dati biomedici e tecnici, che consenta la produzione di un ampio database di riferimento per lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale (IA) di ausilio per le indagini forensi. Il focus sperimentale è stato indirizzato sul cuore, in quanto primo organo di interesse forense. Metodi Lo studio ha carattere prospettico-retrospettivo: preparati istologici di tessuto cardiaco, ottenuti dalla casistica osservata presso l’Istituto medico-legale di Modena, sono stati digitalizzati mediante un software dedicato di acquisizione di immagini istologiche, frutto della collaborazione tra l’Istituto di Medicina Legale e il Dipartimento di Ingegneria “Enzo Ferrari” di UNIMORE. Il software consente l’associazione strutturata tra ciascuna immagine istologica e i metadati relativi al singolo caso, sia di carattere biomedico (range di età, sesso, intervallo post-mortem, body mass index, diagnosi di morte, descrizione del vetrino, grado di putrefazione, colorazione, etc.) sia di natura tecnica, attinenti alla strumentazione utilizzata (microscopio, obiettivo, apertura numerica, tecnica di microscopia, camera, scala μm/px, ecc.). Il database può essere interrogato tramite ontology-based data retrieval al fine di acquisire dati utili, consoni e codificati per la ricerca e per il training di modelli di IA a supporto della diagnosi forense. Risultati Lo studio ha definito i requisiti minimi del software di acquisizione e del database: formati immagine, metadati obbligatori, standard terminologici, ecc. Inoltre, è stata iniziata una raccolta strutturata e condivisibile di immagini istopatologiche forensi standardizzate, utilizzabile per ricerca multicentrica, formazione specialistica e training di modelli di IA finalizzati all’individuazione di pattern istopatologici di interesse forense. L’estensione dell’analisi anche a tessuti diversi da quello cardiaco è stata prospettata. Infine, una call-to-action della Società Italiana di Medicina Legale e delle Assicurazioni ha preso forma per la diffusione ed implementazione del software ad altri Istituti di Medicina Legale. Conclusioni La standardizzazione dell’acquisizione dei metadati è un prerequisito fondamentale per trasformare le immagini istopatologiche forensi in dati riutilizzabili e interrogabili. Il sistema proposto intende promuovere lo sviluppo di strumenti di IA in ambito diagnostico-forense e la creazione di network multicentrici per la condivisione dei dati, sostenendo innovazione, riproducibilità e formazione specialistica nel settore della medicina legale.