È possibile che un algoritmo basato sulle tecniche di Deep Learning riesca a prevedere la prognosi di un paziente Covid 19 allo stesso modo di un medico esperto?
Lo studio pubblicato su The Journal of the Acoustical Society of America dimostra che la concordanza tra le analisi fatte al DISI su ultrasonografie polmonari con tecniche di Deep Learning e quelle degli esperti medici sui dati COVID-19 è del 85,96%, una percentuale altissima.
L’algoritmo, che è stato sviluppato dal team di ricerca guidato dal prof. Libertario Demi, coautore dell’articolo, acquisisce le immagini dei pazienti secondo un protocollo standardizzato ed è poi in grado distinguere i pazienti ad alto rischio di peggioramento da quelli a basso rischio. I risultati prognostici ottenuti sono in linea con quelli dei maggiori esperti clinici di immagini di ultrasonografia polmonare.
La pubblicazione, intitolata "Deep learning applied to lung ultrasound videos for scoring COVID-19 patients: A multicenter study" è frutto della collaborazione tra il dipartimento di Ingegneria e Scienza dell’Informazione dell’Università di Trento, la Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCS di Roma e la Fondazione IRCCS Policlinico San Matteo di Pavia.
Si tratta del primo studio al mondo sull’argomento. I risultati dimostrano il potenziale dei modelli di Deep Learning quando sono applicati a dati di alta qualità acquisiti secondo un protocollo di imaging standardizzato