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AI-SCoRE per calcolare il rischio da Covid-19

AI-SCoRE per calcolare il rischio da Covid-19

01 Giugno 2020 Gian Carlo Lanzetti
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Gian Carlo Lanzetti
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Il progetto di intelligenza artificiale nasce dalla partnership tra IRCCS Ospedale San Raffaele, Microsoft e NVIDIA e permetterà di distinguere, già nelle fasi precocissime della malattia, i soggetti contagiati con Sars-Cov-2 che svilupperanno la forma più grave della patologia.

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 non permetterà soltanto di affrontare in modo più efficiente ed efficace la Fase 2 della pandemia da Covid-19, ma potrebbe avere implicazioni in molti altri contesti in cui è fondamentale stratificare il rischio sanitario, comprese epidemie e pandemie del prossimo futuro.

Obiettivo e fasi del progetto 

Il nuovo coronavirus è altamente contagioso. Tuttavia, nonostante l’ampia diffusione del virus e la sua capacità di mettere in ginocchio 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 che portano il paziente a passare da una sintomatologia blanda a una grave insufficienza respiratoria nel giro di pochissimo tempo. 

L’obiettivo del progetto è duplice: da un lato riconoscere nella popolazione generica le persone a maggior rischio di sviluppare le forme gravi di Covid-19 se infettate dal virus, quelle da proteggere maggiormente; dall’altro riconoscere tra i pazienti che mostrano i primi sintomi da Covid-19 quelli che avranno la prognosi peggiore. Il progetto partirà da questo secondo obiettivo, con un algoritmo AI che integrerà immagini diagnostiche, parametri clinici e di laboratorio, stato infiammatorio, e profilo genetico del paziente e del virus.

La piattaforma tecnologica è basata sulle ultime innovazioni Microsoft per l’analisi dei dati e l’Intelligenza Artificiale e permetterà di raccogliere, elaborare, gestire e utilizzare in totale rispetto della privacy dati eterogenei, provenienti da più fonti, per fornire al personale medico e di ricerca informazioni tempestive e dettagliate utili a supportarne la fase decisionale e i processi necessari per rispondere alle varie fasi dell’emergenza. Microsoft mette inoltre a disposizione un ampio ecosistema di partner che sulle sue piattaforme sviluppa soluzioni capaci di re-inventare la sanità, in questo progetto specifico NVIDIA, Porini e Orobix, che insieme all’Ospedale San Raffaele andranno a individuare opportunità all’intersezione tra tecnologia, medicina, e computer science.

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 serie di pazienti e in eventuali studi prospettici.

 

 

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