Un progetto di intelligenza artificiale contro il covid. La ricerca, firmata dalla partnership tra Ospedale San Raffaele di Milano, Microsoft e Nvidia, ha dato vita ad AI – SCoRE, acronimo di Artificial Intelligence – Sars Covid Risk Evaluation. È una piattaforma di apprendimento autonomo in grado di calcolare per ogni individuo – in base a parametri clinici e diagnostici – la probabilità di sviluppare le forme più gravi della malattia, permettendo interventi sanitari mirati e tempestivi.
In pratica sarà possibile distinguere, già nelle fasi precoci della malattia, i soggetti contagiati con Sars-Cov-2 che svilupperanno la forma più grave della patologia.
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 i pazienti che avranno la prognosi peggiore, tra quelli che mostrano i primi sintomi da Covid-19.
Il progetto partirà da questo secondo obiettivo (riconoscere in fase precoce i pazienti che svilupperanno la forma peggiore di malattia) con un algoritmo AI che integrerà:
- immagini diagnostiche;
- parametri clinici e di laboratorio;
- stato infiammatorio;
- profilo genetico del paziente e del virus.
«Nella fase I non abbiamo potuto identificare correttamente e con anticipo le persone più fragili tra i pazienti con i primi sintomi della malattia – spiega il professor Carlo Tacchetti, direttore del Experimental Imaging Centre del San Raffaele e coordinatore del progetto -. Vogliamo poterlo fare in modo preciso e veloce, perché solo così potremo capire chi sono i soggetti che, una volta infettati, necessitano di cure tempestive, anche in assenza di sintomi gravi».
La piattaforma tecnologica è basata sulle ultime innovazioni Microsoft per l’analisi dei dati e l’Intelligenza Artificiale. 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.
Il progetto prevede tre fasi principali:
- raccolta e omogeneizzazione dei dati di oltre 2000 pazienti ricoverati nelle scorse settimane e di cui si conosce la prognosi;
- sviluppo e implementazione dell’algoritmo, che verrà ‘allenato’ per imparare a combinarli in modo ‘intelligente’ per predire il rischio del singolo paziente;
- test e validazione del prodotto su una seconda corte di pazienti e in eventuali studi prospettici.
