Convegno Nazionale AIIC

AIFORCOVID: INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER LA PREDIZIONE DELLE COMPLICANZE DA COVID-19

AFFILIAZIONE
cdi centro diagnostico italiano

AUTORE PRINCIPALE
Dr Alì Marco

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GRUPPO DI LAVORO
Dr Alì Marco – cdi centro diagnostico italiano, milano
Dr Fazzini Deborah – cdi centro diagnostico italiano, milano
Dr Valbusa Giovanni – bracco imaging, milano
Dr Cellina Michaela – asst fatebenefratelli-sacco, milano
Dr Sona Diego – fondazione bruno-kessler, trento
Dr Soda Paolo – università campus bio-medico, roma
Dr Papa Sergio – cdi centro diagnostico italiano, milano

AREA TEMATICA
Applicazioni di intelligenza artificiale in sanità

ABSTRACT
Introduzione: Nel 2020 l’Italia è stato il primo paese occidentale colpito dalla pandemia da COVID-19: una situazione emergenziale che ha portato nell’arco di poche settimane il Sistema Sanitario Nazionale sull’orlo del collasso. Durante questa fase l’ottimizzazione delle risorse ospedaliere è divenuta un fattore cruciale al fine di curare al meglio le persone più in difficoltà.

Obiettivo: Questo studio multicentrico ha avuto come obiettivo quello di applicare l’intelligenza artificiale (AI) al letto del paziente, elaborando algoritmi innovativi basati su AI in grado di predire le complicanze da COVID-19 partendo dalla radiografia del torace (X-ray) e dai valori fisiologici raccolti al momento del ricovero. Basandosi su queste informazioni è stato possibile predire quali pazienti sarebbero evoluti verso una prognosi lieve (ricovero senza ventilazione forzata), severa (ricovero in terapia intensiva) o exitus.

Materiale e metodi: il lavoro è stato promosso dal CDI Centro Diagnostico Italiano in collaborazione con 7 centri ospedalieri, tra cui due IRCCS, e 3 Centri di Ricerca specializzati nello sviluppo di algoritmi basati su AI, tra cui l’Istituto Italiano di Tecnologia di Genova e Amazon Web Service. In totale sono stati raccolti 1103 pazienti comprensivi di dati imaging e clinici. Questi dati sono stati utilizzati per allenare e testare 3 algoritmi basati su AI capaci di estrarre, utilizzando Convolutional Nerual Network, delle features radiomiche dalle immagini X-ray e combinarle con i dati clinici.
Gli algoritmi ed i raw-data sono stati poi messi a disposizione della comunità scientifica internazionale attraverso una piattaforma di data-sharing costruita in collaborazione con Amazon Web Service.

Risultati: gli algoritmi basati su AI sono stati in grado di predire con una accuratezza >76%, senisbilità >79% e specificitià >75% l’esito della patologia. La piattaforma di condivisione dei dati è stata visitata da più di 10 mila utenti in 3 anni e le richieste di accesso sono state circa 500.

Conclusione: lo studio ha dimostrato che è possibile sviluppare algoritmi basati su AI in gradi predire l’esito della patologia di COVID-19 ottimizzando al meglio le risorse sui pazienti più fragili. Il progetto è stato oggetto di pubblicazione su Medical Image Analysis e presentato in occasione di diversi eventi internazionali scientifici (quale il Congresso Europeo di Radiologia, Vienna) che divulgativi (Dubai EXPO 2020).

 

 

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