Il 2020 è stato un anno imprevedibile e ricco di trasformazioni in ogni settore. Ma è sicuramente quello dell’assistenza sanitaria il settore che più ha avvertito l’impatto del COVID-19.
Gli ospedali e le altre istituzioni sanitarie di tutto il mondo hanno dovuto adattarsi rapidamente ad una situazione in costante evoluzione. Un aspetto importante della sfida che queste istituzioni devono affrontare risiede nel prevedere quali pazienti saranno più gravemente colpiti dal virus quando la malattia viene diagnosticata.
I dati indicano che solo il 5-10% dei pazienti affetti da COVID-19 sviluppa la forma più severa della malattia. Ma se esistesse un modo per identificare queste persone non appena hanno contratto il virus, o anche prima, allora sarebbe possibile mettere in atto misure preventive per proteggere gli individui più vulnerabili.
Questo tipo di preallerta ridurrebbe notevolmente l’impatto sul servizio sanitario, contribuendo a evitare ritardi nel ricovero ospedaliero di pazienti ad alto rischio e assicurerebbe un inizio tempestivo del trattamento, prima che venga raggiunta una fase pericolosa della malattia.
Questo è esattamente ciò a cui hanno lavorato i professori dell’IRCCS San Raffaele. Hanno utilizzato il cloud Microsoft e la tecnologia di Intelligenza Artificiale (AI) Microsoft per raggiungere l’obiettivo.
Istituzione di AI-SCoRE
L’Istituto scientifico IRCCS San Raffaele è un policlinico universitario e istituto di ricerca con sede a Milano. Fondato nel 1971, l’ospedale ha una lunga storia nell’assistenza specializzata ai pazienti di tutta Italia nelle condizioni di salute più complesse e difficili.
All’inizio del 2020, i medici si sono trovati nella posizione di utilizzare ogni risorsa disponibile per cercare di limitare la diffusione e l’impatto del COVID-19. Si sono resi conto che non erano in grado di prevedere in modo efficiente chi sarebbe stato colpito più gravemente dal virus, ma con un approccio multiparametrico “intelligente” al paziente, è possibile raggiungere questo obiettivo.
“Nella fase I dell’epidemia di COVID-19 non abbiamo potuto identificare correttamente e con anticipo le persone più fragili tra i pazienti con i primi sintomi della malattia”, afferma Carlo Tacchetti, Direttore del Centro di Imaging Sperimentale dell’IRCCS San Raffaele.
Per risolvere questo problema, l’IRCCS San Raffaele ha collaborato con i partner Microsoft, NVIDIA, Porini e Orobix a un progetto chiamato AI-SCoRE, che sfrutta la tecnologia di apprendimento autonomo per calcolare la probabilità che gli individui sviluppino le forme più gravi di COVID-19.
“Vogliamo essere in grado di identificare questi pazienti in modo preciso e veloce”, spiega Tacchetti, “perché solo così potremo capire chi sono i soggetti che, una volta infettati, necessitano di cure tempestive, anche in assenza di sintomi gravi”.
Usare l’AI per prevedere il rischio dei pazienti
La piattaforma AI-SCoRE sviluppata dall’IRCCS San Raffaele si basa sull’analisi dei dati Microsoft e sulla tecnologia AI più recente. Permette la raccolta, l’elaborazione, la gestione e l’utilizzo di dati eterogenei provenienti da più fonti, nel totale rispetto della privacy del paziente.
Nella prima fase dell’implementazione di AI-SCoRE, l’IRCCS sta raccogliendo dati da 2.000 pazienti ricoverati in ospedale nell’ultimo periodo con una diagnosi di COVID-19. Una volta raccolti i dati verrà utilizzato un algoritmo di intelligenza artificiale, che integra immagini diagnostiche, parametri clinici e di laboratorio, stato infiammatorio e profilo genetico del paziente e del virus, per analizzare i dati e prevedere il livello di rischio di ogni singolo paziente.
È un lavoro straordinario che fornirà al personale medico e di ricerca dell’IRCCS San Raffaele informazioni tempestive e dettagliate che saranno utilizzate per sostenere il processo decisionale in varie fasi della risposta di emergenza dell’ospedale ai 2.000 pazienti partecipanti al progetto.
Ma l’obiettivo dell’IRCCS non si limita ai soli pazienti attualmente sotto esame. “Ovviamente, il nostro sogno è andare oltre questo primo passo”, afferma Tacchetti. “Vogliamo 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”.
In caso di successo del progetto, la lotta globale contro il virus potrebbe essere a un punto di svolta.
Un nuovo punto di riferimento in termini di qualità
“L’intelligenza artificiale sta aiutando a combattere la pandemia in diversi modi” sostiene Francesco Torricelli, NVIDIA Country Director – Italy & Iberia. NVIDIA ha lavorato a stretto contatto con Microsoft e l’IRCCS San Raffaele per sviluppare la tecnologia utilizzata nel progetto AI-SCoRE.
“Piattaforme di intelligenza artificiale di calcolo accelerate e software NVIDIA vengono utilizzati in tutto il mondo per sequenziare e analizzare i genomi virali e dei pazienti, monitorare la diffusione delle infezioni e la progressione della mobilità, accelerare lo sviluppo di nuovi farmaci e classificare e segmentare le immagini diagnostiche” spiega.
“Il progetto dell’ospedale San Raffaele stabilisce un nuovo punto di riferimento in termini di qualità nella medicina personalizzata”, aggiunge Torricelli.
L’utilizzo della tecnologia per aiutare le istituzioni sanitarie a essere ancora più efficaci nella lotta contro la COVID-19 è uno degli obiettivi chiave di Microsoft. “Vogliamo utilizzare i 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”, spiega Veronica Jagher, Health Market Director di Microsoft Western Europe.
“AI-SCoRE va esattamente in questa direzione”, aggiunge. “Unisce le competenze dei vari partner per aiutare gli operatori sanitari a essere ancora più efficaci e consentire a tutti l’accesso alle migliori cure, in tutte le fasi dell’emergenza”.
È un lavoro innovativo che offre alle istituzioni sanitarie di tutto il mondo un barlume di speranza in questo momento difficile.