Coronavirus, arriva l’intelligenza artificiale per le diagnosi rapide

Share

Gli algoritmi di intelligenza artificiale (AI) applicati alle immagini di tomografia computerizzata al torace e all’anamnesi clinica possono identificare rapidamente e accuratamente i pazienti con COVID-19, secondo un articolo pubblicato su Nature Medicine. Questo sistema ha raggiunto un AUC (una metrica di precisione di apprendimento automatico) di 0,92 e ha dimostrato una sensibilità pari a quella di un radiologo toracico senior. Sono urgentemente necessari test rapidi e precisi per COVID-19. L’attuale metodo utilizzato, un test genetico (il tampone), può richiedere fino a due giorni per essere completato, e potrebbero essere necessari test ripetuti per escludere la possibilità di risultati falsi-negativi. C’è anche una carenza di kit di test disponibili. La TC toracica è uno strumento prezioso utilizzato nella valutazione di pazienti con sospetta infezione da SARS-CoV-2. Tuttavia, l’imaging TC da solo non può escludere COVID-19 in alcuni casi di pazienti con altri tipi di malattie polmonari. Inoltre, alcuni pazienti nelle prime fasi della malattia possono avere risultati TAC apparentemente normali. Yang Yang e Ilana Nikravesh della Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York e colleghi hanno utilizzato algoritmi di intelligenza artificiale per integrare i risultati della TAC toracica con sintomi clinici, anamnesi di esposizione e test di laboratorio per diagnosticare rapidamente i pazienti con COVID-19 positivi. I ricercatori hanno formato e testato il modello su un set di dati di scansioni TAC e informazioni cliniche raccolte tra il 17 gennaio 2020 e il 3 marzo 2020 da 905 pazienti in 18 centri medici in 13 province della Cina. C’erano 488 pazienti maschi e 417 femmine, di età compresa tra 1 e 91 anni. Un totale di 419 pazienti sono risultati positivi al test SARS-CoV-2 mediante tamponi. Gli autori hanno valutato il loro modello di intelligenza artificiale su un set di test di 279 casi, dei 905 campioni, e confrontato le prestazioni con quelle di due radiologi toracici, un radiologo senior e uno specializzando. Dei 145 casi negativi di COVID-19 nel set di test, 113 sono stati correttamente classificati sia dal modello che dal radiologo senior. Gli autori hanno anche scoperto che il sistema di intelligenza artificiale ha migliorato il rilevamento di pazienti positivi ai tamponi con COVID-19 che presentavano scansioni TAC apparentemente normali, identificando correttamente 17 su 25 pazienti come positivi a COVID-19, mentre i radiologi hanno classificato tutti questi pazienti come negativi. Gli autori concludono che quando sono disponibili scansioni TAC e anamnesi clinica associata, il sistema di Intelligenza Artificiale proposto può aiutare a diagnosticare rapidamente i pazienti con COVID-19.

Share
Share