La pandemia dilaga con il Coronavirus che ha messo in ginocchio un intero pianeta. Nel contesto della diagnostica molti scienziati bocciano addirittura i risultati dei tamponi. Spesso, infatti, vi possono essere dei falsi positivi o manifestazioni di riscontri asintomatici. Una soluzione pare possa giungere dai radiologi cui spetta il compito di interpretare i rapporti della lastre ai polmoni.
Il processo di analisi per Coronavirus è delicato e sta sottoponendo gli specialisti ad un carico di lavoro veramente incredibile. Tracce di Covid-19 sono spesso difficili da rilevare essendoci ancora un certo margine di errore. L’incertezza si può colmare grazie a nuove soluzioni che agevolano (almeno in parte) il compito dei medici.
Dal lavoro di un pool di aziende specialistiche nasce uno strumento di supporto basato su una componente ad Intelligenza Artificiale. Compito di questa nuova tecnologia è quello di offrire un supporto tecnico all’esperienza pluriennale degli specialisti del settore medico. Defeatcovid19 – questo il nome scelto dal Comitato – è stato realizzato con la collaborazione della divisione Tedh del Politecnico di Milano e dei consorzi Value China e Nestore (Europa).
Coronavirus: la nuova IA al servizio della diagnostica medica del Covid-19
Il modello predittivo messo a punto da Looptribe è in attesa di validazione e basa la propria efficacia sull’interpretazione delle lastre polmonari. La scansione per immagini è utile per rivelare focolai di polmonite bilaterale e conseguenze dirette sul muscolo cardiaco.
Il team di lavoro ha messo a punto una piattaforma intelligente basata su machine learning che scinde la componente infettiva (causata dal Coronavirus) da quella puramente influenzale.
La risposta di data scientist, operatori medici, ospedali e istituzioni al progetto che abbiamo avviato assieme a…
Publiée par Looptribe sur Vendredi 27 mars 2020
Della nuova tecnologia si è detto che prima di essere avvalorata deve fornire riscontro certo sull’individuazione della malattia. Il primo step è stato completato sulla base di tutta una serie di dati anamnestici tra cui:
- età del paziente
- sesso
- patologie pregresse
- altre informazioni mediche supportive
Sulla base di questo primo prospetto informativo si fornisce una stima dell’indice di gravità del resoconto medico privato. Il prototipo open-source attuale deve passare per una serie di difficoltà burocratiche che lo vedranno attivo soltanto tra un paio di settimane. Rappresenta senz’altro un importante passo in avanti nell’opera di supporto ai medici. Senz’altro offrirà un valido contributo alla causa.