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Covid, con l’AI e migliaia di foto diagnosi più netta


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3 lug 2020, 06:00
Dalla radiografia informazioni utili per la diagnosi di Covid-19

Dalla radiografia informazioni utili per la diagnosi di Covid-19

Brescia ha saputo rispondere all'emergenza sanitaria anche con la ricerca e la tecnologia, quest'ultima entrata direttamente nei reparti a più alta intensità. Uno studio diretto e coordinato dai Dipartimenti di Ingegneria dell'informazione di Specialità medico-chirurgiche dell'università degli Studi di Brescia ha permesso, per la prima volta a livello internazionale, di stimare il grado di severità della polmonite da Covid-19 utilizzando la capacità prognostica delle tecniche di Intelligenza artificiale.

L'uso dell'Ia in ambito medico non rappresenta certo una novità. In questo caso però i ricercatori bresciani sono riusciti ad andare oltre alla diagnosi, riuscendo a fornire un supporto nell'analisi della gravità della malattia. «ll nostro studio supporta la possibilità di utilizzare questo strumento in scenari collaborativi uomo-macchina per un monitoraggio assistito della progressione della patologia - spiega il responsabile scientifico del progetto Alberto Signoroni -. Vengono infatti generate, con una nuova tecnica pensata appositamente per questo caso studio, mappe di "spiegabilità" altamente risolute, ovvero feedback visivi che permettono al radiologo di valutare meglio sia i suggerimenti che gli eventuali errori della macchina».

BrixIA-Net, la nuova architettura di deep learning progettata dall'ateneo bresciano, ha analizzato migliaia di radiografie del torace (Cxr) fatte ad altrettanti pazienti colpiti da Covid-19 ricoverati da inizio marzo a inizio aprile al Civile (il suo team It, insieme alle aziende Philips Italia ed El.Co è stato coinvolto nel recupero dati). «Per assolvere a tutte le fasi, dall'identificazione e mappatura dei polmoni alla valutazione del grado di compromissione nelle varie aree - evidenzia Mattia Savardi, neo dottore di ricerca che ha sviluppato il software -, abbiamo progettato un'architettura che riunisce in un unico modello diverse tecnologie allo stato dell'arte».

È stato così possibile individuare il grado di compromissione polmonare dei pazienti (interstiziale e alveolare), sulla base di un sistema espresso in sei valori (corrispondenti ad altrettante zone polmonari), ad indicare una progressiva gravità. Questa modalità di valutazione, denominata Brixia-score, è stata sviluppata dai medici dell'Unità operativa radiologia diretta da Roberto Maroldi ed è stato integrato nell'attività clinica quotidiana dai giorni in cui la pressione sui reparti di degenza, è stata maggiore. La rete BrixIA-Net, opportunamente addestrata su un vasto insieme di immagini radiografiche, di dati del Brixia-score e utilizzando anche altri database radiografici pubblici, si è dimostrata un ausilio estremamente efficace.

«La novità è rappresentata dal fatto che l'intelligenza artificiale, in questo caso, fornisce al medico radiologo non tanto una diagnosi quanto un supporto nella definizione della gravità della malattia - sottolinea Davide Farina del Dipartimento di Specialità medico-chirurgiche -. Questo vuol dire poter minimizzare l'elemento soggettivo della valutazione ed accelerare i tempi di refertazione rendendo più efficiente il flusso di lavoro».

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