Un'IA per la diagnosi precoce di COVID-19

Un algoritmo per l'analisi dei referti e l'identificazione rapida della malattia: il progetto è curato da Fujitsu e Tokyo Shinagawa Hospital.
Un algoritmo per l'analisi dei referti e l'identificazione rapida della malattia: il progetto è curato da Fujitsu e Tokyo Shinagawa Hospital.

L’intelligenza artificiale al servizio della ricerca scientifica applicata alla medicina. Fujitsu e Tokyo Shinagawa Hospital hanno unito le loro forze per la messa a punto di un algoritmo in grado di identificare un’infezione da coronavirus mediante l’analisi di radiografie o altri esami diagnostici condotti sui pazienti, anche quando la malattia ancora non ha manifestato sintomi gravi.

Da Fujitsu l’IA per combattere il coronavirus

Per istruire il sistema verranno impiegati i referti delle persone già risultate positive a COVID-19 curate dalla struttura. L’intenzione è quella di confezionare un software capace di riconoscere pattern distintivi che indicano una polmonite da SARS-CoV-2. In questo modo potrà suonare un campanello d’allarme consentendo al personale di intervenire in modo mirato, isolando se necessario il soggetto e contribuendo così a limitare la diffusione della patologia.

Diagnosticando una polmonite da COVID-19, pattern di opacità anomale nei polmoni così come la diffusione di ombre in tutto l’organo costituiscono segnali importanti. La diffusione del virus ha portato con sé una crescente domanda di tecnologie per ridurre il carico di lavoro dei dottori e aiutarli a prendere decisioni rapidamente. È inoltre importante identificare una polmonite legate al nuovo coronavirus da un esame del torace se l’infezione non viene rilevata durante la prima visita e se non vengono eseguiti altri test.

Il procedimento messo a punto da Fujitsu e Tokyo Shinagawa Hospital

Non si tratta di un approccio inedito. Iniziative simili sono state messe in campo negli anni scorsi anche da realtà come DeepMind (in relazione al cancro del seno) e da Intel (per il tumore al cervello). Il principio non cambia: automatizzare e rendere più efficiente, nonché meno vulnerabile a errori di interpretazione, l’analisi dei referti, fornendo così al personale medico un input in più, senza però sostituire l’IA a quest’ultimo e lasciando sempre agli addetti ai lavori la decisione finale.

Fonte: Fujitsu
Link copiato negli appunti

Ti potrebbe interessare

Link copiato negli appunti