Per la prima volta in Europa il Policlinico Universitario Campus Bio-Medico acquisisce un software di intelligenza artificiale per l’allerta precoce in grado di individuare i casi positivi di polmonite da Covid-19 con una sensibilità del 98.5%.
Combinando il dato fornito dal software di intelligenza artificiale sulle TC con i tamponi positivi e le altre evidenze fornite dai sintomi, si può raggiungere una corretta diagnosi di Covid-19 nel 97% dei casi.
COME FUNZIONA
Partendo dall’analisi delle immagini della TC polmonare l’algoritmo di intelligenza artificiale, elaborato in Cina a partire da una base di 1000 casi clinici di pazienti affetti da Covid-19, è in grado rispondere in appena 20 secondi.
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 in grado di “tararsi” e migliorare progressivamente l’accuratezza finale del dato acquisito, riuscendo così a dare risposte precise e attendibili.
Il sistema di intelligenza artificiale, oltre a fornire la risposta immediata sul tipo di polmonite (virale da Covid-19 vs. altre patologie), 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.
Una volta individuato il caso di lesione da Covid-19 il software invia automaticamente un alert alla postazione del medico radiologo indicando come positivo il caso.
Con questo nuovo processo i medici radiologi potranno concentrarsi immediatamente sui casi positivi, con una attendibilità del 98.5%, e verificarli direttamente. Generalmente la lettura delle TC è un lavoro gravoso per il medico radiologo e richiede tempo per un’analisi accurata, può impegnare fino a 15-20 minuti di lavoro umano per ciascuna TC che deve essere refertata.
I VANTAGGI
Grazie all’identificazione rapida dei casi positivi i medici radiologi possono attivare tempestivamente il trasferimento dei pazienti positivi negli ospedali specializzati Covid-19, oltre a instaurare le misure di quarantena e trasferire i pazienti in isolamento evitando il più possibile la contaminazione degli ambienti e il contagio di altri soggetti.
Il sistema basato sull’intelligenza artificiale offre un importante supporto alla gestione dell’emergenza. Attraverso un confronto immediato tra la prima TC e gli esami di controllo dei pazienti ricoverati, infatti, il sistema permette di identificare in circa il 42% dei casi, i quadri di miglioramento dei pazienti ricoverati: in questo modo, quando il quadro clinico del paziente è ancora stabile e ancor prima che abbia un tampone negativo, è possibile stabilire quali di essi sono in miglioramento e possono essere trasferiti dalla terapia intensiva a quella sub-intensiva, liberando posti letto preziosi e rendendo più efficiente l’intero ospedale.
il Policlinico Universitario Campus Bio-Medico mette questo importante sistema di intelligenza artificiale a disposizione di tutte le strutture sanitarie laziali e nazionali.
Le Radiologie degli altri nosocomi potranno fornire le immagini dei loro pazienti e gli esperti del Policlinico Campus Bio-Medico forniranno un riscontro.
I SUCCESSI IN CINA
Il sistema è già stato utilizzato in 40 ospedali cinesi, 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.
IL RUOLO DELLA AI NELLA DIAGNOSTICA PER IMMAGINI
La diagnostica per Immagini è uno dei settori medici più coinvolti dallo sviluppo di algoritmi di Intelligenza Artificiale (AI), proposti in questa fase per sostenere ed aiutare concretamente i radiologi, riducendo il peso del carico di lavoro nei compiti semplici e ripetitivi e permettendo di dedicare le risorse a procedure di maggiore complessità diagnostica ed interventistica. 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), sono l’attuale frontiera della Radiologia, in questo caso messa al servizio dell’emergenza sanitaria COVID-19.
Safety Focus – Anno VII – Numero 08 – 7 Aprile 2020
