Coronavirus, nel Lazio diagnosi polmoniti in 20 secondi grazie all’intelligenza artificiale

Un sistema di intelligenza artificiale (IA) che analizza le immagini della tomografia computerizzata (TC) polmonare e fornisce risposte in 20 secondi, con un tasso di attendibilità del 98,5%, quando, generalmente, la lettura tradizionale delle TC, lavoro gravoso per il medico radiologo, può richiedere anche 15-20 minuti per ciascuna immagine da refertare.

È quanto annunciato oggi dal Policlinico Universitario Campus Bio-Medico di Roma, della Rete del sistema sanitario regionale del Lazio, che per primo in Europa ha acquisito e adottato la piattaforma IA impiegata negli ospedali di Wuhan in Cina per la diagnosi precoce e il monitoraggio di polmoniti dovute al coronavirus.

“Bene l’iniziativa portata avanti dall’Università Campus
Bio-Medico di Roma, che viene messa a disposizione dell’intera rete regionale
per contrastare il virus”, ha commentato l’Assessore alla Sanità della
Regione Lazio, Alessio D’Amato.

A supporto del sistema, è stata messa a disposizione dalla
Regione anche la piattaforma informatica ‘Advice’, che collega tutti i Pronto
soccorso regionali per ottenere “una rapida trasmissione delle immagini e di
conseguenza una diagnosi efficace contro il rischio di polmonite”.

Intelligenza artificiale

L’IA consente di processare una mole di dati, altrimenti
impossibile da analizzare, migliorando l’appropriatezza delle terapie e
liberando posti preziosi nelle terapie intensive da pazienti che non ne hanno
la necessità.

Attraverso meccanismi di “machine learning”, che
effettuano un triage di tutte le TC polmonari realizzate nell’ospedale, il
software ne analizza i lobi, la densità, la localizzazione e altre
caratteristiche delle lesioni. Il sistema è anche in grado di “tararsi” e
migliorare progressivamente l’accuratezza finale del dato acquisito, riuscendo
così a dare risposte precise e attendibili.

Ma non solo, perché “il sistema, che contribuiremo a
sviluppare sulla base dei dati europei e che è prodromico anche a una
evoluzione in chiave radiomica, crea un punto di svolta anche per i prossimi
mesi, quando, passata l’emergenza, ci auguriamo che i casi di Covid-19
diventeranno più sporadici e quindi più difficili da identificare”, hanno
affermato il Direttore della UOC di Diagnostica per Immagini, Carlo Cosimo
Quattrocchi, e il Direttore dell’Imaging Center, Bruno Beomonte Zobel.

Come funziona

L’applicazione basata sull’intelligenza artificiale, oltre a
fornire la risposta immediata sul tipo di polmonite (virale da Covid-19 vs.
altre patologie, come polmoniti batteriche, Bpco, ecc.), è in grado di
calcolare il volume di compromissione polmonare espresso in cm cubici e di
fornire pertanto una valutazione di prognosi, miglioramento o peggioramento
della situazione del paziente.

Il Policlinico, che si è avvalso
dell’aiuto e la consulenza di tecnici cinesi per l’adattamento del sistema alle
esigenze della dimensione italiana del problema coronavirus, ha annunciato che metterà a disposizione la propria
tecnologia non solo alle strutture sanitarie laziali, ma di tutta Italia se lo
vorranno, vista l’entità dell’emergenza, soprattutto al Nord.

In una nota stampa è spiegato che “basterà fornire in via
digitale le immagini TC polmonari dei pazienti e l’equipe dell’Imaging Center e
della Diagnostica per Immagini, del Policlinico Universitario Campus
Bio-Medico, fornirà il riscontro strutturato del sistema di intelligenza
artificiale”.

Concentrare la lettura dei dati, è spiegato dai tecnici del
Policlinico romano, “favorirà l’apprendimento da parte del sistema per una
sempre più accurata performance” e aiuterà ad avere il quadro
dell’evoluzione del contagio in maniera sempre più mirata e tempestiva.

L’attuale frontiera tecnologica della radiologia, in
contesto di emergenza da pandemia, la possiamo restringere a due comparti
chiave: il machine learning, vale a dire l’apprendimento
automatico dei computer a partire dalle immagini, e il deep learning,
ottenuto on l’uso di reti neurali artificiali multistrato, soprattutto se
accoppiate alla radiomica, l’estrazione di caratteristiche quantitative dalle
immagini e la loro associazione a specifici profili genetici (radiogenomica).

Il sistema in Cina è già stato utilizzato in 40 ospedali,
dentro e fuori le aree dell’epidemia. Sono stati avviati 32 progetti di ricerca
e finora pubblicati 15 lavori, di cui 2 articoli pubblicati su riviste
scientifiche. Il sistema ha già ottenuto il riconoscimento di 2 brevetti.

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