La collaborazione messa a punto da uno spin-off della Scuola Universitaria Superiore IUSS di Pavia (DeepTrace Technologies) con altri ricercatori di diversi istituti (Università di Milano Bicocca e Statale, CNR, Policlinico San Donato e Ospedale San Gerardo di Monza) ha ideato uno strumento per velocizzare la diagnosi da Covid-19 basato sull’Intelligenza Artificiale. Un progetto che potrebbe rivelarsi molto utile in prospettiva, nelle eventuali fasi concitate di nuovi picchi della malattia.

Il sistema si basa sull’abbinamento tra Intelligenza Artificiale e diagnostica per immagini, ed è in grado di riconoscere la presenza della polmonite interstiziale causata dal Coronavirus sulla base di una radiografia digitale. L’idea alla base è quella di poter identificare immediatamente la presenza di Covid-19, distinguendolo dalla situazione clinica di pazienti che hanno una sintomatologia simile, ma non sono stati colpiti dal virus.

La prima fase di test di questo sistema di ultima generazione è in atto su 600 pazienti lombardi, l’obiettivo è ampliare via via sempre di più lo spettro delle casistiche, coinvolgendo persone anche da altre regioni italiane. Un aspetto non secondario è quello della possibilità di attuare questa tipologia di esame anche a domicilio, così come è molto rilevante quella di una riduzione dei costi:  l’indagine che combina radiografia e Intelligenza Artificiale infatti può indirizzare in breve tempo verso la diagnosi differenziale rispetto ad altre possibili cause di polmonite, mentre la radiografia del torace consente unicamente un primo inquadramento del paziente affetto da Covid-19 che dovrà comunque essere confermato dall’esito del tampone.

Il progetto è molto ambizioso, ma il valore aggiunto del poter scoprire praticamente in tempo reale la presenza di Sars-CoV-2 è di grande importanza, con immediate e positive ripercussioni sulla gestione e l’organizzazione delle strutture sanitarie.  

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