Covid-19: l’Intelligenza Artificiale valuta il rischio di sviluppare forme gravi

Il progetto di intelligenza artificiale nasce dalla partnership tra IRCCS Ospedale San Raffaele, Microsoft e NVIDIA e permetterà di distinguere i soggetti che una volta affetti dal Sars-Cov-2 svilupperanno la forma più grave della patologia [...]
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AI-SCoRE (acronimo di Artificial Intelligence – Sars Covid Risk Evaluation) è una piattaforma di apprendimento autonomo che si propone di calcolare, sulla base di una serie di indicatori clinici e diagnostici, la probabilità per un soggetto di sviluppare le forme più gravi della patologia Sars-Cov-2, anche nel caso in cui non sia ancora stato contagiato dal virus. Una soluzione che non solo permetterà di affrontare in modo più efficiente ed efficace la Fase 2 della pandemia da Covid-19 abilitando interventi sanitari mirati e tempestivi e riducendo l’impatto sul sistema sanitario, ma potrebbe avere implicazioni in molti altri contesti in cui è fondamentale stratificare il rischio sanitario, comprese epidemie e pandemie del prossimo futuro.

Un progetto di intelligenza artificiale che nasce dalla partnership tra IRCCS Ospedale San Raffaele, Microsoft e NVIDIAcon il supporto di Orobix srl, società attiva nell’ingegneria, produzione e governance di sistemi di AI con esperienza decennale e internazionale in ambito healthcare, e Porini, centro di eccellenza e partner internazionale di Microsoft sulle piattaforme Cloud Azure e sulle soluzioni di Advanced Analytics. 

L’AI per identificare preventivamente i pazienti più gravi

Nonostante l’ampia diffusione del virus e la sua capacità di “piegare” interi sistemi sanitari, soltanto una piccola percentuale di pazienti (intorno al 5-10%) sviluppa le forme più gravi (e a volte fatali) della malattia. Spesso queste forme hanno un decorso rapido e imprevedibile e portano il paziente a passare da una sintomatologia blanda a una grave insufficienza respiratoria nel giro di pochissimo tempo. 

“Fino ad ora siamo stati incapaci di identificare correttamente e con anticipo le persone più fragili tra i pazienti con i primi sintomi della malattia. Vogliamo poterlo fare in modo preciso e veloce, perché solo così potremo capire chi sono i soggetti che, una volta infettati, necessitano di cure tempestive, anche in assenza di sintomi gravi. Ovviamente, il nostro sogno è di spingere oltre queste potenzialità e sfruttare questa occasione per sviluppare algoritmi trasversali in grado di individuare i soggetti maggiormente a rischio anche nella popolazione generale, e non solo nei soggetti con sospetto Covid-19” commenta Carlo Tacchetti, coordinatore del progetto assieme adAntonio Esposito entrambi docenti dell’Università San Raffaele, e rispettivamente direttore e vice-direttore del Centro di Imaging Sperimentale dell’Ospedale San Raffaele di Milano.

Partire dall’AI e dalla Data Analytics per reinventare la sanità

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Digital Transformation

Il progetto prevede tre fasi principali:

  1. raccolta e omogeneizzazione dei dati di oltre 2000 pazienti (reclutati fra Ospedale San Raffaele, Ospedale Bolognini di Seriate e Centro Cardiologico Monzino) ricoverati nelle scorse settimane e di cui si conosce la prognosi;
  2. sviluppo e implementazione dell’algoritmo che verrà “allenato” per imparare a combinarli in modo “intelligente” per predire il rischio del singolo paziente;
  3. test e validazione del prodotto su una seconda coorte di pazienti e in eventuali studi prospettici.

Grazie alle ultime innovazioni Microsoft per l’analisi dei dati e l’Intelligenza Artificiale, diventa possibile raccogliere, elaborare, gestire e utilizzare nel rispetto della privacy dati eterogenei, provenienti da più fonti, per poi fornire al personale medico e di ricerca informazioni tempestive e dettagliate utili a supportarne la fase decisionale per rispondere alle varie fasi dell’emergenza.

A questo si aggiunge l’ampio ecosistema di partner che sulle sue piattaforme sviluppa soluzioni capaci di re-inventare la sanità, in questo progetto specifico NVIDIAPorini e Orobix, che insieme all’Ospedale San Raffaele andranno a individuare opportunità all’intersezione tra tecnologia, medicina, e computer science.

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