Coronavirus, studio Nature: con algoritmi e Tac diagnosi veloce e precisa
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Coronavirus, studio Nature: con algoritmi e Tac diagnosi veloce e precisa

Coronavirus, studio Nature: con algoritmi e Tac diagnosi veloce e precisa

Salute e Benessere
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Algoritmi di intelligenza artificiale applicati alle immagini di tomografia computerizzata al torace (Tac) e all'anamnesi clinica per identificare rapidamente e accuratamente i pazienti con Covid-19.

Coronavirus, studio Nature: con algoritmi e Tac diagnosi veloce e precisa
Coronavirus, studio Nature: con algoritmi e Tac diagnosi veloce e precisa

 

E' una possibilità descritta da un articolo pubblicato su 'Nature Medicine': il sistema, sperimentato dagli scienziati della Icahn School of Medicine at Mount Sinai (New York, Usa), ha raggiunto un Auc (una metrica di precisione di apprendimento automatico) di 0,92 e ha dimostrato 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. C'è peraltro una carenza di kit di questi test. Il ricercatore Yang Yang e i suoi colleghi hanno utilizzato algoritmi di intelligenza artificiale per integrare i risultati della Tc toracica con sintomi clinici, anamnesi di esposizione e test di laboratorio per diagnosticare rapidamente i pazienti Covid-19 positivi. 

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. I pazienti erano 488 maschi e 417 femmine, di età compresa tra 1 e 91 anni. Un totale di 419 pazienti sono risultati positivi al test Sars-CoV-2 mediante Rt-Pcr. 

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. 

Author: Red AdnkronosWebsite: https://ilcentrotirreno.itEmail: Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.
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