Gli specialisti dell’Istituto Humanitas di Rozzano, in concerto con i data scientist di Humanitas AI Center, hanno lavorato allo sviluppo di un algoritmo in grado di individuare tramite analisi dei risultati TAC i pazienti COVID-19 più gravi con necessità di ricovero in terapia intensiva e snellire così il processo di triage.
Lo studio, intitolato Volume-of-Interest Aware Deep Neural Networks for Rapid Chest CT-Based COVID-19 Patient Risk Assessment, è stato pubblicato sull’International Journal of Environmental Research and Public Health.
I risultati dello studio
Lo studio multidisciplinare, è stato svolto grazie alla collaborazione di diverse professionalità: i team di Radiologia, Pronto Soccorso e Terapia Intensiva di Humanitas, collaborando con i data scientist dell’AI Center, il primo centro di Intelligenza Artificiale integrato a un ospedale in Italia, e con i tecnici del Center for Research & Technology Hellas, hanno progettato un algoritmo in grado di analizzare con rapidità i differenti stadi della malattia COVID-19 e potenzialmente applicabile, in futuro, anche per la valutazione di altre patologie.
La pandemia COVID-19 ha messo sotto grande sforzo Pronto Soccorso e Terapie Intensive, rendendo necessario lo sviluppo e l’implementazione di nuove metodiche per la gestione ospedaliera e una rapida e immediata valutazione delle necessità cliniche dei pazienti.
Un’organizzazione più rapida degli spazi e delle esigenze dei degenti consentirebbe infatti di ridurre significativamente l’intervallo di tempo tra arrivo in Pronto Soccorso e ricovero per accertata infezione da SARS-CoV-2, con grandi benefici anche per quanto riguarda il tasso di mortalità dei pazienti.
L’applicazione dell’Intelligenza Artificiale al processo di triage permetterebbe l’ottimizzazione delle risorse interne ospedaliere e del percorso terapeutico del paziente, adeguatamente isolato in relazione al livello di gravità dell’infezione. L’algoritmo, infatti, sarebbe in grado di analizzare rapidamente le immagini della tomografia computerizzata (TAC) e suddividere i pazienti COVID-19 in tre gruppi in base alla gravità della patologia: il gruppo 1 comprende i soggetti che possono continuare l’isolamento a casa, il gruppo 2 quei pazienti che necessitano ricovero ospedaliero e il gruppo 3 i pazienti più gravi, che vanno tempestivamente ricoverati in terapia intensiva. Un metodo in grado di ottimizzare quella mole di dati già prodotta abitualmente dalle strutture ospedaliere.
“L’ausilio dell’Intelligenza Artificiale consente di accelerare le fasi diagnostiche-terapeutiche per i pazienti COVID-19 più gravi, che necessitano un ricovero immediato in terapia intensiva. Grazie all’Intelligenza Artificiale, all’accuratezza della diagnosi si aggiunge una migliore gestione delle risorse ospedaliere e un adeguato isolamento dei pazienti. In questo modo si contrasta efficacemente la diffusione del virus SARS-CoV-2”, spiegano i professionisti di Humanitas.
L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale per l’analisi diagnostica
Allo studio pubblicato sull’International Journal of Environmental Research and Public Health, dunque, seguirà una seconda fase di sperimentazione e validazione dell’algoritmo nella pratica clinica.
L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale, in un momento di emergenza sanitaria come quello attuale, potrebbe infatti consentire una velocità di analisi delle immagini diagnostiche superiore a quella impiegata da un esperto. Inoltre, l’identificazione precoce di alto o basso rischio del singolo paziente, può contribuire a razionalizzare la gestione dei reparti e l’assistenza agli stessi degenti in anticipo rispetto ai risultati dei test clinici o di laboratorio, per cui è necessario attendere un tempo maggiore.
Humanitas ha all’attivo diversi progetti di Ricerca per l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale in ambito ospedaliero, finanziati sia dal 5×1000 sia dal fondo di finanziamento della Commissione Europea Horizon 2020, con applicazioni che toccano ambiti come l’oncologia, la radiologia e la chirurgia.
“Abbiamo imparato molto durante questa pandemia. Sono stati compiuti degli sforzi enormi da parte della comunità scientifica e civile per affrontare il virus. Nel futuro saremo più preparati ad adottare soluzioni tecnologiche in grado di rendere meno oneroso il lavoro dei medici e gestire meglio il loro tempo e le loro risorse. E questo è possibile anche grazie all’adozione di strumenti data driven. L’AI e l’analisi dei dati si sono già dimostrate fondamentali nel monitoraggio della pandemia e nello sviluppo di modelli che predicono l’arrivo di nuove ondate. Ma c’è ancora molto che si può fare, ancora molto da indagare per scoprire il vero potenziale di queste tecnologie nel mondo della sanità”, conclude Victor Savevski, Chief Innovation Officer e Direttore dell’AI Center di Humanitas.
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