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AI-SCoRE: l'intelligenza artificiale per calcolare il rischio da COVID-19

10 giugno 2020
CoVid-19

Il progetto di intelligenza artificiale nasce dalla partnership tra San Raffaele, Microsoft e Nvidia e permetterà di distinguere, già nelle fasi precoci 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 Proff. Carlo Tacchetti (Ordinario di Anatomia Umana UniSR) e Antonio Esposito, (Associato di Radiologia UniSR) 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 della computer science come Microsoft e Nvidia, con il Centro di Omics Sciences dell’IRCCS Ospedale San Raffaele diretto dal Dott. 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.

L’obiettivo di AI-SCoRE

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.

Nella fase I non abbiamo potuto identificare con anticipo le persone più fragili tra i pazienti con i primi sintomi della malattia” spiega il Prof. Tacchetti, 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. Ovviamente, il nostro sogno è di spingere oltre queste potenzialità e sfruttare questa occasione per sviluppare algoritmi trasversali in grado di individuare i soggetti maggiormente a rischio anche nella popolazione generale, e non solo nei soggetti con sospetto Covid-19”.

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.

L’intelligenza artificiale per la salute

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.

“In Microsoft aiutiamo le organizzazioni a fare di più con la tecnologia, e questo si applica anche al mondo sanitario. Il nostro obiettivo primario è usare sistemi di Intelligenza Artificiale per analizzare grandi quantità di dati eterogenei e comprendere i fattori che determinano le condizioni di salute di ciascuno, accelerando così l’implementazione della medicina personalizzata e di precisione. AI-SCoRE va esattamente in questa direzione”

dichiara Veronica Jagher, Direttore Mercato Sanità Microsoft Area Western Europe.

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.

“Siamo orgogliosi di partecipare a questo progetto. NVIDIA è già coinvolta nella lotta globale al COVID-19 in progetti che usano l’intelligenza artificiale e il supercalcolo con diversi obiettivi: dallo studio della struttura del coronavirus al sequenziamento e analisi dei genomi virali e dei pazienti, dalla modellizzazione dell’epidemia allo screening di composti farmacologici in grado di inibire il virus, solo per fare alcuni esempi. AI-SCoRE costituisce un ulteriore tassello di questo straordinario lavoro di squadra internazionale”

conclude Francesco Torricelli, Country Director – Italy & Iberia.

Le fasi del progetto

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, che verrà “allenato” per imparare a combinare i dati in modo “intelligente” e predire il rischio del singolo paziente.

Il progetto prevede tre fasi principali:

  1. una prima fase di raccolta e omogeneizzazione dei dati di oltre 2000 pazienti ricoverati nelle scorse settimane e di cui si conosce la prognosi;
  2. 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;
  3. una terza fase di test e validazione del prodotto su una seconda corte di pazienti e in eventuali studi prospettici.
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