L'intelligenza artificiale applicata alle immagini di tomografia computerizzata al torace (Tac) e all'anamnesi clinica per identificare rapidamente e accuratamente i pazienti con Covid-19.
È quanto descrive un articolo pubblicato su "Nature Medicine" secondo cui il sistema, sperimentato dagli scienziati della Icahn School of Medicine at Mount Sinai, negli usa, avrebbe raggiunto una sensibilità pari a quella di un radiologo toracico esperto.
Gli scienziati sono partiti dall'urgenza di test rapidi e precisi per la diagnosi di Covid-19. L'attuale metodo utilizzato, l'Rt-Pcr, può richiedere fino a due giorni, spesso con la necessità di ripetere gli esami per escludere la possibilità di falsi negativi.
Con l'intelligenza artificiale, invece, la precisione è massima e la diagnosi arriva con tempi nettamente inferiori.
I ricercatori hanno formato e testato il modello su un set di dati di scansioni Tc e informazioni cliniche raccolte tra il 17 gennaio 2020 e il 3 marzo 2020 su 905 pazienti in 18 centri medici in 13 province della Cina.
Gli autori hanno valutato il loro modello di intelligenza artificiale su un set di test di 279 casi, su 905 campioni, e confrontato le prestazioni con quelle di due radiologi toracici, un radiologo senior e uno specializzando. Dei 145 casi negativi di Covid-19 rilevati dai test standard, 113 sono stati correttamente classificati sia dal nuovo sistema che dal radiologo esperto. Gli autori hanno anche scoperto che il sistema di intelligenza artificiale ha migliorato il rilevamento di pazienti positivi che presentavano scansioni Tc apparentemente normali, identificando correttamente 17 su 25 pazienti come positivi a Covid-19, mentre i radiologi avevano classificato tutti questi pazienti come negativi.
(Unioneonline/v.l.)
