Al via un progetto di intelligenza artificiale per calcolare il rischio da Covid

Una piattaforma di apprendimento autonomo in grado di calcolare per ogni individuo – sulla base di una serie di indicatori clinici e diagnostici – la probabilità di sviluppare le forme più gravi di Covid-19, permettendo così interventi sanitari mirati e tempestivi e riducendo l’impatto sul sistema sanitario. È questo l’obiettivo del progetto AI-SCoRE (acronimo di Artificial Intelligence – Sars Covid Risk Evaluation) ideato dai professori Carlo Tacchetti e Antonio Esposito, entrambi docenti dell’Università Vita-Salute San Raffaele, rispettivamente direttore e vice-direttore del Centro di Imaging Sperimentale dell’IRCCS Ospedale San Raffaele di Milano, e sviluppato in collaborazione con due colossi mondiali dell’information technology come Microsoft e NVIDIA, con il Centro di Omics Sciences dell’IRCCS Ospedale San Raffaele diretto dal dottor Giovanni Tonon, e con il supporto di due aziende: 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.
La raccolta dei dati di oltre 2000 pazienti – reclutati fra Ospedale San Raffaele, Ospedale Bolognini di Seriate e Centro Cardiologico Monzino – è già iniziata, così come la costruzione dell’infrastruttura software su cui poggerà l’algoritmo. AI-SCoRE potrebbe anche avere implicazioni in molti altri contesti in cui è fondamentale stratificare il rischio sanitario, comprese epidemie e pandemie del prossimo futuro.
“Fino a ora siamo stati incapaci di identificare correttamente e con anticipo le persone più fragili tra i pazienti con i primi sintomi della malattia,” spiega Carlo Tacchetti, coordinatore del progetto. “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.”
Il progetto prevede tre fasi principali: una prima fase di raccolta e omogeneizzazione dei dati di oltre 2000 pazienti ricoverati nelle scorse settimane e di cui si conosce la prognosi; una seconda fase di sviluppo e implementazione dell’algoritmo, che verrà “allenato” per imparare a combinarli in modo “intelligente” per predire il rischio del singolo paziente, e una terza fase di test e validazione del prodotto su una seconda coorte di pazienti e in eventuali studi prospettici.

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