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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 professori Carlo Tacchetti e Antonio Esposito, entrambi docenti dell’Università Vita-Salute San Raffaele, 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 dell’information technology come Microsoft e Nvidia, con il Centro di Omics Sciences dell’IRCCS Ospedale San Raffaele diretto dal dottor Giovanni Tonon. Il tutto 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.

La raccolta dei dati di oltre 2mila 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. 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.

Le dichiarazioni di Microsoft, Nvidia e del San Raffaele

“Fino a ora siamo stati incapaci di identificare correttamente e con anticipo le persone più fragili tra i pazienti con i primi sintomi della malattia,” spiega Carlo 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.”

“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. Unisce le competenze dei diversi partner per aiutare le strutture sanitarie a essere ancora più efficaci e consentire a tutti l’accesso alle cure migliori, in tutte le fasi dell’emergenza”, dice Veronica Jagher, Direttore Mercato Sanità Microsoft Area Western Europe. 

“L’Intelligenza Artificiale (IA) sta aiutando a combattere la pandemia in molteplici casi d’uso. Le piattaforme IA di calcolo accelerato e il software di Nvidia sono sfruttate in tutto il mondo per aiutare a sequenziare e analizzare i genomi virali e dei pazienti, monitorare la diffusione delle infezioni e l’andamento della mobilità, accelerare lo sviluppo di nuovi farmaci e classificare e segmentare le immagini diagnostiche. Il progetto dell’ospedale San Raffaele stabilisce un nuovo punto di riferimento di qualità in termini di medicina personalizzata e NVIDIA è entusiasta di far parte di questa collaborazione”, spiega l’Ing. Francesco Torricelli, Nvidia Country Director Italia & Iberia.

Le fasi del progetto 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.

La piattaforma tecnologica è basata sulle più recenti innovazioni Microsoft per l’analisi dei dati e l’Intelligenza Artificiale e 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. 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.

Il progetto prevede tre fasi principali: una prima fase di raccolta e omogeneizzazione dei dati di oltre 2000 pazienti ricoverati nelle scorse settimane e di cui si conosce la prognosi; 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, e una terza fase di test e validazione del prodotto su una seconda coorte di pazienti e in eventuali studi prospettici.

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