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È stato pubblicato su European Radiology, il canale ufficiale della Società Europea di Radiologia, uno studio condotto dal team di radiologi, data scientist e specialisti di Humanitas per predire il bisogno di ossigenazione e intubazione per i pazienti COVID-19.

Ne parliamo con il dott. Ezio Lanza, Assistente in Radiologia diagnostica e Interventistica, da cui è nata l’iniziativa.

Il contesto

La Lombardia è stata l’epicentro della pandemia di Covid-19 a partire dal mese di marzo 2020. Il sistema sanitario ha sofferto di una carenza di posti letto in terapia intensiva e di dispositivi necessari per l’ossigenoterapia. La maggior parte dei pazienti è stata sottoposta a TAC toracica al momento del ricovero, poi interpretata solo visivamente. Vista la comprovata efficacia dell’analisi della TAC quantitativa nel contesto dell’ARDS (Sindrome da Distress Respiratorio), abbiamo deciso di testarla come indicatore di esito per il Covid-19.

Com’è nato il progetto

Leggendo i primi articoli sulle caratteristiche TC della polmonite da COVID-19 ci siamo accorti che il filo conduttore tra quadro TC e gravità della malattia sembrava essere il numero e la densità delle lesioni polmonari, dei parametri che avremmo potuto facilmente quantificare con un numero, invece che limitarci a descriverli in un referto. Questo avrebbe permesso di fare delle analisi statistiche molto precise.
Estrarre i dati dalle TC, però, è stato soltanto il primo passo. Avevamo bisogno di metterli in relazione con l’andamento clinico di questi pazienti. Abbiamo estratto quindi i dati clinici di oltre 200 pazienti in un database “cloud”:  nel complesso, abbiamo riempito oltre 11.000 caselle del foglio di calcolo in meno di dieci giorni. 
L’analisi statistica ha da subito dato dei risultati incoraggianti: la percentuale di volume polmonare “aggredito” dal Coronavirus è risultato un potentissimo indice per predire le necessità di ossigenoterapia ed intubazione dei pazienti. Per completare il modello, però, avevamo bisogno di poterlo validare in una simulazione di “vita reale”. Non potendo certamente aspettare il tempo necessario ad uno studio prospettico, abbiamo chiesto aiuto ai nostri colleghi del team di Intelligenza Artificiale che ha messo in campo le complesse tecnologie utilizzate per addestrare le reti neurali che ci hanno consentito di convalidare i nostri risultati ed ottenere dei precisi valori di riferimento, pronti all’uso nel triaging di questi pazienti già dalla diagnosi. Il tutto nel giro di pochissimi giorni. 

Nel complesso lo studio ha attivato un team multidisciplinare di più di dieci specialisti, appartenenti a diverse generazioni, dal giovane studente al veterano direttore di dipartimento. Questo approccio stimola l’innovazione in vista del raggiungimento di traguardi sempre più ambiziosi.

Il metodo

Abbiamo eseguito uno studio retrospettivo su pazienti affetti da Covid-19, ricoverati dal 25 gennaio 2020 al 28 aprile 2020, che sono stati sottoposti a TAC al momento del ricovero a causa di sintomi respiratori come dispnea o desaturazione. Abbiamo poi raccolto i dati clinici dei pazienti, compreso il ricorso all’ossigenoterapia durante il ricovero.

Lo studio ha interessato 222 pazienti (di cui 163 di sesso maschile, età media 66 anni); il 75% di essi ha ricevuto l’ossigenoterapia (tasso di intubazione del 20%). Il volume polmonare compromesso era l’indicatore di esito più accurato.

Conclusioni

La TAC quantitativa fornisce nuovi parametri in rapporto al Covid-19. Il volume polmonare compromesso prevede la necessità di supporto tramite ossigenoterapia e intubazione ed è un fattore di rischio significativo in quanto potrebbe causare la morte in ospedale. La TAC quantitativa può quindi essere un utile strumento per il processo di triage dei pazienti affetti da Covid-19.

Che impatto avranno le conclusioni del progetto sulla pratica clinica?

“Speriamo che la nostra ricerca contribuisca ad un nuovo approccio alla diagnosi della polmonite da COVID-19”. Valutare la TC torace dei pazienti con una metodica quantitativa permette di identificare precocemente i pazienti che avranno bisogno di maggiori cure, ma anche di aver maggior sicurezza nell’identificare coloro che possono essere curati al domicilio o con ossigenoterapia non invasiva. Questa strategia consentirebbe anche un’accurata gestione dei posti letto ospedalieri, che si sono rivelati una risorsa limitata durante la pandemia. 

In che modo AI e medicina si integrano in Humanitas? 
AI e medicina sono ancora nella fase “conoscitiva”, ma tutte le occasioni di collaborazione lasciano intendere che vi sarà grande spazio per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella pratica clinica. Strumenti come quello sviluppato nella nostra ricerca potrebbero, in un futuro ormai prossimo, essere del tutto automatizzati grazie all’intelligenza artificiale e aprirebbero la strada ad una “medicina aumentata”.

Il medico potrebbe basare le sue scelte non soltanto su ragionamenti derivati dall’esperienza, ma bensì da vere e proprie “predizioni” del  decorso clinico dei pazienti supportate dall’evidenza scientifica elaborata da un’intelligenza artificiale. 

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