Covid, a Torino si sperimenta l'algoritmo che fa la diagnosi attraverso una radiografia
Salute e Benessere
La sperimentazione di questo software di intelligenza artificiale, sviluppato dall'Università di Torino, è in fase avanzata nell'ospedale di Pinerolo e sarà validata entro l'estate. Una tecnologia che potrà poi essere utilizzata anche per altre patologie
L'algoritmo è vorace, ha fame di sapere, e mangia migliaia di informazioni, sotto forma di rx del torace, ognuna descritta con diagnosi. Si chiama Corsa ed è una sperimentazione che promette di riconoscere il covid analizzando le radiografie dei pazienti. L’idea è nata durante la pandemia, quando i radiologi dell’ospedale Molinette di Torino inviavano le radiografie al Dipartimento di Informatica dell’Università del capoluogo piemontese, diretto dal Prof. Marco Grangetto. Gli informatici, costretti a casa dal covid, proprio in quel periodo hanno sviluppato questo software capace di immagazzinare dati ed analizzarli scientificamente. Ma è nel 2022, all’ospedale di Pinerolo, che comincia la vera e propria sperimentazione, allargata a tutta la Asl To3.
Come funziona
"Tutto si basa sul deep learning – ci spiega Agostino De Pascale, Direttore del Dipartimento di Radiologia dell’Asl To3 – più informazioni immettiamo nell’algoritmo, più affiniamo la sua capacità di diagnosi. Bisogna aggiungere radiografie varie, di polmoniti classiche, interstiziali, da covid e casi particolari con complicazioni, così l’intelligenza artificiale, imparando da questa esperienza, riuscirà ad essere sempre più precisa. E’ come se in pochissimo tempo noi dessimo ad uno specializzando l’esperienza di un medico arrivato alla pensione, che nella sua vita ha curato migliaia di pazienti. Al momento siamo al 78 per cento di diagnosi esatte, una percentuale già ottima, che aumenterà ancora con l’andare avanti della sperimentazione".
I vantaggi che offre l'algoritmo
Già, perché la sperimentazione clinica è arrivata nella sua fase conclusiva ed entro l’estate sarà validata e potrà essere utilizzata da tutta la comunità scientifica. "Ci altri sono due vantaggi che ci offre questo algoritmo – continua De Pascale – il primo è che facendogli analizzare più lastre dei nostri pazienti, in pochissimo tempo ci indica chi sono quelli da curare in maniera prioritaria rispetto agli altri, individuando i casi più gravi. Il secondo è che questa piattaforma, che oggi stiamo utilizzando per diagnosticare il codiv, in realtà potrà essere sfruttata per qualsiasi altra patologia, anche nello screening dei tumori. Basterà inserire immagini, cioè radiografie, e istruire il software su che cosa andare a ricercare e come. Bisogna, però, sempre ricordare che l’intelligenza artificiale è e deve restare al servizio del medico, che resta il protagonista della diagnosi e della cura, e non potrà mai sostituirsi a lui.
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