L’intelligenza artificiale aiuta a scegliere le terapie migliori per il Covid: i risultati di uno studio

PADOVA. L’Università di Padova ha sviluppato una app riservata ai medici specialisti per prevedere lo sviluppo di una determinata malattia correlata all’infezione da Coronavirus, mediante il semplice inserimento di alcuni dati clinici, così da personalizzare subito le cure dei malati di Covid-19.

L’app, dal nome «Covid-19 Avi score», è consultabile e utilizzabile da parte del medico specialista sul sito dell’ateneo padovano.

Lo studio che ha portato alla sua progettazione è frutto della collaborazione di competenze trasversali, dalla biostatistica alla clinica, dall’infettivologia alla medicina di laboratorio, e si basa sull’analisi dei tessuti di numerose vittime della prima ondata, decedute per insufficienza respiratoria acuta.

Sono tre i fenotipi patologici, ovvero le manifestazioni della malattia, che può presentare un paziente contagiato da Sars-CoV-2: un prevalente danno alveolare, quindi alla funzionalità respiratoria per inadeguato funzionamento dei polmoni, un prevalente danno vascolare (quindi al sistema circolatorio del sangue) e un terzo con la coesistenza delle due lesioni.

Attraverso la statistica computazionale e di intelligenza artificiale, il cosiddetto «machine learning», un team di ricercatori dell’Azienda ospedale-Università di Padova ha distinto le caratteristiche di questi tre gruppi. È stata fatta un’analisi di 432 variabili morfologiche.

«Le correlazioni statistiche con numerosi dati clinici, laboratoristici, immunologici e radiologici» commenta Fiorella Calabrese, docente di Anatomia patologia «ha individuato il fenotipo vascolare come quello strettamente legato all’infezione virale, mentre nelle forme in cui prevale il danno alveolare è stata riscontrata una correlazione con altri fattori, come la coesistenza di malattie polmonari pregresse, di co-infezioni, di maggiore durata della malattia".

"L’algoritmo statistico “Random Forest” ha identificato alcune variabili cliniche (indice di massa corporea, temperatura corporea, frequenza respiratoria) e laboratoristiche (conta dei globuli bianchi, linfociti e piastrine, valore di D-dimero e PaCO2) che, raccolte al momento dell’ammissione ospedaliera, potrebbero stratificare i pazienti in diversi sottogruppi clinici a rischio di sviluppare in un modo io nell’altro la malattia».

L’identificazione di questi tre “sottogruppi” permetterà, attraverso l’esame delle variabili di ciascun paziente, una migliore anamnesi e una gestione terapeutica maggiormente appropriata. —

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