Coronavirus: nasce AIforCOVID Imaging Archive. La piattaforma permette la condivisione delle radiografie dei pazienti
È online la piattaforma di AIforCOVID Imaging Archive, realizzata dal Centro Diagnostico Italiano al fine di promuovere la condivisione dei dati radiologici e clinici su COVID-19 con la comunità scientifica internazionale; una scelta che favorirà la ricerca di soluzioni innovative per contrastare la malattia.
AIforCOVID Imaging Archive contiene, ad oggi, oltre 800 esami radiografici del torace di pazienti positivi a COVID-19 eseguiti al momento del ricovero ospedaliero. Ad ognuno di essi sono anche associate importanti informazioni cliniche raccolte contestualmente.
I dati sono stati raccolti durante la prima ondata pandemica nell’ambito del progetto di ricerca multicentrico no-profit “AIforCOVID”, con l’obiettivo di sviluppare algoritmi basati sull’intelligenza artificiale in grado di predire il decorso clinico dei pazienti COVID-19 a partire dall’esame radiologico e dai dati clinici rilevati al momento del ricovero.
Oltre al Centro Diagnostico Italiano, promotore del progetto, hanno partecipato allo studio importanti eccellenze ospedaliere ed Istituti di ricerca pubblici e privati, quali la Fondazione IRCCS Ca’ Granda Ospedale Maggiore Policlinico (Milano), Fondazione IRCCS Policlinico San Matteo (Pavia), Azienda ospedaliero-universitaria Careggi (Firenze), ASST Santi Paolo e Carlo (Milano), ASST Fatebenefratelli-Sacco (Milano), ASST Ospedale San Gerardo (Monza). L’analisi dei dati e lo sviluppo di algoritmi di intelligenza artificiale sono stati effettuati dall’Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) di Genova e dall’Università Campus Bio-medico di Roma insieme alla equipe del Centro Diagnostico Italiano. Fondamentale è stato anche il ruolo di Bracco Imaging.
Ora, grazie alla piattaforma “AIforCOVID Imaging Archive”, gli scienziati italiani potranno decidere di raccogliere in un unico archivio le immagini radiografiche dei pazienti COVID-19 corredate da importanti dati clinici acquisti all’arrivo dei pazienti in ospedale. Raccogliere un’importante quantità di dati in un’unica piattaforma e condividerli tra i diversi team di scienziati, permetterà di accelerare lo sviluppo di soluzioni innovative contro il COVID-19 basate sull’intelligenza artificiale. In futuro, questi algoritmi potrebbero essere in grado d’individuare degli elementi invisibili all’occhio umano da considerarsi indicatori di grave prognosi quali il rischio di andare incontro ad un peggioramento della condizione dei polmoni e di conseguenza, valutare in anticipo la possibile necessità di una eventuale terapia intensiva.
Fondamentale per la realizzazione della piattaforma è stato anche il supporto di Amazon Web Services che, nell’ambito dell’AWS Diagnostic Development Iniziative, ha sostenuto il progetto AIforCOVID riconoscendolo tra i più innovativi a livello internazionale. La piattaforma integra una gamma di tecnologie AWS, tra cui il machine learning e l’intelligenza artificiale di Amazon SageMaker, un servizio completamente gestito per creare, addestrare e distribuire modelli di apprendimento automatico, oltre a servizi di dati e analisi.
Con il raggiungimento di questo importante traguardo, la pubblicazione della piattaforma di data-sharing AIforCOVID Imaging Archive, CDI lancia un appello a tutti gli Istituti Clinici e di Ricerca nazionali e internazionali che, condividendo i loro dati, contribuiranno all’ampliamento del dataset multicentrico, facilitando in questo modo la ricerca di soluzioni innovative basate sull’intelligenza artificiale.
Sergio Papa, direttore Imaging diagnostico presso il Centro Diagnostico Italiano commenta: “L’imaging radiologico ha svolto un ruolo cruciale nella diagnosi dei pazienti COVID-19 e nel determinare le opzioni terapeutiche, la gestione della cura del paziente e le nuove direzioni della ricerca. Oggi, con AIforCOVID abbiamo la possibilità di dare ulteriore impulso allo sviluppo di studi sulla patologia indotta da COVID, in particolare i danni causati a livello polmonare, e all’attuazione di misure mirate alla protezione degli individui che, data la compresenza di patologie pregresse, risultano più suscettibili di un aggravamento. E ancora, alla ricerca e alla sperimentazione di terapie e di procedure innovative per fare fronte alla malattia”.
Considerando le RX di pazienti risultati positivi, sarà possibile prevedere con maggiore precisione il più probabile decorso della malattia, identificando i pazienti che, in base alle radiografie, tendono ad un significativo peggioramento. “La predittività è la ragion d’essere intima della Radiomica – continua Sergio Papa – anche perché l’imaging produce una quantità di dati e informazioni delle quali solamente una piccolissima parte è visibile agli occhi del tecnico. Prerogativa dell’intelligenza artificiale è correlarli allo sviluppo clinico e al decorso della malattia”.
Grazie alla piattaforma si potrà stimolare la ricerca sul COVID-19 mettendo a disposizione della comunità scientifica una mole di dati di imaging diagnostico di alta qualità.