Torino: Università, Infervision e Ue, un algoritmo per diagnosi Covid

Un algoritmo basato sulle tecniche di Intelligenza Artificiale che possa aiutare i medici radiologi a diagnosticare e monitorare le polmoniti da Covid-19 utilizzando le immagini delle Tac polmonari.

Questa tecnica rivoluzionaria è alla base del progetto che è nato alla Città della Salute di Torino, grazie alla collaborazione tra il Dipartimento di Radiologia Diagnostica ed Interventistica ed il Dipartimento di Informatica dell’Università di Torino. Il progetto, attualmente in fase di sperimentazione nel capoluogo piemontese, è stato possibile grazie ad un accordo tra Infervision e la Commissione Europea, con la fondamentale partecipazione della Compagnia di San Paolo. Con il diffondersi della pandemia, Infervision ha lanciato un supporto specifico per contrastare il Coronavirus. Si tratta di un prodotto che, grazie ad un sofisticato algoritmo, riconosce le polmoniti causate dal Covid-19, generando automaticamente un report strutturato sulla patologia. Un vero e proprio sistema di monitoraggio dell’epidemia, sviluppato grazie alla collaborazione di esperti provenienti dagli ospedali di Wuhan e Shenzhen.

InferRead CT Lung Covid 19 assiste medici radiologi nel riconoscimento dei singoli casi di sospetta polmonite, oltre ad agire come vero e proprio sistema di sorveglianza territoriale. Grazie ai dati aggregati automaticamente dall’algoritmo, infatti, vengono prodotti report sullo sviluppo della pandemia in una determinata regione. Ad oggi, circa 50 ospedali sparsi nel mondo utilizzano questo tipo di strumento, con oltre 100mila Tac al torace analizzate dall’Intelligenza Artificiale Infervision. Il sistema verrà sottoposto a validazione clinica utilizzando i dati forniti dalle apparecchiature TAC degli ospedali Molinette e CTO. «L’intelligenza artificiale avrà sicuramente un grosso impatto nel futuro delle cure mediche e darà un grande aiuto al lavoro ‘creativo’ di analisi ed interpretazione del radiologo» sostiene il Rettore professor Stefano Geuna.

L.G.

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