I ricercatori dell’Università di Torino e dell’Azienda Ospedaliera San Luigi Gonzaga di Orbassano hanno adottato un “assistente artificiale” per anticipare la lettura delle radiografie del torace sospette per infezione polmonare da Covid-19, segnalandole al radiologo in meno di un minuto dall’esecuzione.

L’impiego dell’intelligenza artificiale – messo a punto dalla startup AITEM in collaborazione con Regola, Università degli Studi di Torino e AOU San Luigi Gonzaga di Orbassano – è stato validato su circa 520 radiografie raccolte durante la prima ondata di pandemia presso la Struttura Complessa a Direzione Universitaria di Radiodiagnostica diretta dal prof. Andrea Veltri e ora si passerà a un processo di sperimentazione sul campo.

AIppo, questo il nome del sistema di intelligenza artificiale interamente sviluppato a Torino, si è dimostrato capace di stimare la probabilità dell’infezione polmonare da parte del virus nei pazienti sottoposti a radiografia del torace, confrontando l’esame in corso con tutte le precedenti immagini e rilevando l’89% dei casi di Covid-19.
I risultati dell’elaborazione di ogni radiografia sono calcolati dall’algoritmo in meno di un minuto. Il suo utilizzo può quindi aiutare i medici radiologi a esaminare più rapidamente le radiografie e a diagnosticare prima i casi positivi.

Nella sperimentazione clinica, costituita dall’applicazione nella realtà quotidiana del Pronto Soccorso, diretto dalla dott.ssa Adriana Boccuzzi, in piena attività (il cosiddetto real world setting) l’analisi di AIppo pochi istanti dopo l’esecuzione del radiogramma del torace consentirà d’identificare più rapidamente i radiogrammi sospetti per infezione da Covid-19, permettendo di segnalare prontamente i casi e di migliorare ulteriormente il controllo dei percorsi all’interno del Pronto Soccorso.
Oltre a fornire un’analisi automatica della singola immagine, infatti, AIppo elabora contemporaneamente il gruppo di tutte quelle eseguite più di recente e le ordina per priorità. Il medico radiologo analizzerà pertanto prima quelle più sospette, riducendo i tempi d’attesa per i pazienti potenzialmente positivi.
Senza l’uso di AIppo, nello studio preliminare, approvato dal Comitato Etico e in fase di pubblicazione, ogni persona positiva veniva preceduta da persone non infette nel 57% dei casi, mentre con l’utilizzo di AIppo si stima che questa percentuale possa scendere al 25%.

Quando sarà ulteriormente validata sul campo, questa prioritizzazione potrà essere molto utile soprattutto quando, terminate le fasi acute della pandemia, un numero inferiore di casi si presenterà in Pronto Soccorso e pazienti con sintomatologia clinica aspecifica potranno trovarsi a condividere sale d’attesa comuni nella pratica ambulatoriale (per esempio, afferendo ai Servizi di Radiologia con la modalità dell’accesso diretto).
Appena eseguita la radiografia del torace, il sistema di intelligenza artificiale accelererà l’analisi del caso sospetto da parte del radiologo, riducendo così il tempo di permanenza del paziente sospetto Covid+ a possibile contatto con pazienti non infetti, a rischio di contagio.

AIppo verrà reso disponibile per la suddetta validazione clinica presso l’AOU San Luigi Gonzaga attraverso la piattaforma Tempore, sviluppata da Regola, attiva nel teleconsulto neurochirurgico regionale piemontese.
Lo strumento di intelligenza artificiale che elabora le radiografie è sviluppato da AITEM, startup che sviluppa soluzioni di intelligenza artificiale in vari ambiti, incluso il medicale.

La fase di sviluppo e studio clinico è stata resa possibile dalla collaborazione con il gruppo di ricerca della S.C.D.U. Radiodiagnostica Universitaria del San Luigi Gonzaga (in particolare, con il dott. Marco Calandri), che ha rivalutato retrospettivamente in forma anonima tutte le immagini radiologiche della prima ondata, classificandole e confrontandole con gli esiti dei tamponi naso-faringei eseguiti nelle 24 ore; i radiologi del San Luigi Gonzaga inizieranno a breve a valutare l’impatto clinico di AIppo nella pratica radiologica quotidiana, come assistente di cui confermare o smentire i suggerimenti.