Intelligenza artificiale e radiologia sono gli ingredienti. Ricerca scientifica e spin-off della ricerca sono gli attori. Aiutare la società al tempo del Coronavirus, l’obiettivo.
C’è anche un pezzetto di eccellenza umbra nel metodo innovativo che diagnostica la polmonite da Covid-19. Annalisa Polidori, fisica perugina, è co-fondatrice di DeepTrace Technologies, società spin-off della Scuola Universitaria Superiore IUSS di Pavia che ha messo a punto un metodo per riconoscere la presenza della polmonite interstiziale causata dal Coronavirus sulla base di una normale radiografia digitale. Con lei, nel team, Matteo Interlenghi, il CEO Christian Salvatore, premio Forbes Under-30 nel 2017 per la categoria Science&HealthCare e la Professoressa Isabella Castiglioni, tra le 100 esperte europee in area STEM (www.100esperte.it).
Ciò è stato possibile attraverso la collaborazione con un gruppo di ricercatori dell’Università di Milano Bicocca, dell’Università Statale di Milano, del CNR, dell’IRCCS Policlinico San Donato e dell’Ospedale San Gerardo di Monza. «L’evolvere della pandemia ha accelerato le sinergie, i medici di due ospedali lombardi ci hanno chiesto di provare ad applicare le nostre tecnologie d’intelligenza artificiale sulle tante immagini che stavano raccogliendo dei pazienti con Coronavirus, per rendere più efficienti e accurate le loro valutazioni; così abbiamo provato a fare dei test. Quando abbiamo visto che c’erano risultati promettenti, ci siamo adoperati per creare qualcosa di utile in tempi brevi. C’è stato uno sforzo enorme da parte dei medici che hanno collaborato in questo progetto: prima di ogni algoritmo e tecnicismo, è stata determinante la caratura umana e professionale del personale ospedaliero» spiega Annalisa Polidori.
Vantaggi e precisione
Il software d’intelligenza artificiale – addestrato utilizzando 500 radiografie di pazienti della Lombardia – permette di migliorare la diagnosi del Coronavirus a partire da una semplice radiografia al torace. «Migliorare la diagnosi, in questo caso, significa fornire una diagnosi che sia in grado di differenziare tra pazienti con polmonite interstiziale causata da Covid-19 e pazienti con sintomi clinici da Coronavirus ma non affetti da polmonite interstiziale. Questo inquadramento risulta molto utile in una fase di emergenza come quella che abbiamo vissuto o quando è fondamentale valutare preventivamente se un paziente deve essere inquadrato come Covid o meno. Il sistema di intelligenza artificiale ha imparato a distinguere in maniera automatica pazienti affetti da polmonite Covid e pazienti senza polmonite, con una sensibilità e specificità elevata» prosegue Annalisa.
I vantaggi di questo metodo – che verrà testato maggiormente in diverse strutture ospedaliere lombarde – sono la rapidità di risposta, il basso costo e la possibilità di essere effettuato al letto del paziente, anche al domicilio. Va però detto che ciò non sostituisce i test diagnostici biologici, perché permette d’individuare solo pazienti affetti da polmonite interstiziale, non tutti i pazienti affetti da Covid-19. «Vorrei sottolineare anche due altri aspetti. Innanzitutto, per individuare meglio la polmonite da Coronavirus stiamo mettendo a punto un metodo per la diagnosi di altri tipi di polmonite; l’altro aspetto interessante è che questo strumento potrebbe essere utilizzato anche in Paesi dove manca una certa expertise medica e dove gli ospedali sono meno presenti, soprattutto per la popolazione in aree rurali», puntualizza la dottoressa Polidori.
Non solo Covid-19
Ma non è tutto. Non solo Coronavirus per DeepTrace Technologies, che ha sviluppato molti altri progetti, tra i quali TRACE4AD per la diagnosi precoce della malattia di Alzheimer: «Si tratta di una piattaforma in continua evoluzione, gli use-case provengono dalle collaborazioni ospedaliere che vengono attivate su richiesta degli ospedali e per le quali c’è una casistica numericamente interessante per poter addestrare un algoritmo» conclude la co-fondatrice.
Per saperne di più: DeepTrace Technologies
Agnese Priorelli
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