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Algoritmi predittivi sull’impatto da Covid-19 in fase di sviluppo a Oxford

GE Healthcare e il National Consortium of Intelligent Medical Imaging (NCIMI), network di ospedali e professionisti attivi nel settore sanitario guidato dall’Università di Oxford stanno lavorando per sviluppare e testare algoritmi in grado di aiutare il personale clinico nella diagnosi e nella gestione della polmonite da Covid-19.

ll programma si concentrerà sullo sviluppo, il miglioramento e il test di algoritmi che possano aiutare a diagnosticare la polmonite da Covid-19, a prevedere quali pazienti svilupperanno gravi difficoltà respiratorie e quali pazienti potrebbero sviluppare problemi di funzionalità polmonare a lungo termine, anche quando si riprenderanno dalle difficoltà respiratorie.

Attualmente i medici non possono prevedere facilmente quali pazienti positivi al Covid-19 peggioreranno e richiederanno il ricovero in ospedale per bisogno di ossigeno e di eventuale ventilazione.

Non è nemmeno chiaro quali pazienti subiranno le conseguenze a lungo termine del danno polmonare dovuto alla polmonite da Covid-19, secondo il protocollo dello studio AI-enhanced Covid 19 Prognostic Algorithm (HOST), sviluppato dal Professor Fergus Gleeson, professore di radiologia all’Università di Oxford e presidente della Società Europea di Imaging Toracico.

I team al lavoro nel nuovo programma mirano così a sviluppare algoritmi che incorporino i dati di migliaia di pazienti, i risultati degli esami di imaging, le osservazioni di laboratorio e quelle cliniche per fornire sia una diagnosi più rapida che una previsione di come un paziente possa progredire e recuperare nel suo percorso di guarigione.

Attualmente alcuni pazienti ricoverati in ospedale non vedono un peggioramento dei loro sintomi, mentre altri che appaiono stabili possono deteriorarsi rapidamente.

L’identificazione dei pazienti a più alto rischio di peggioramento e di problemi di funzionalità polmonare a lungo termine può aiutare i medici e gli assistenti ad accelerare il supporto intensivo, ma anche permettere a coloro che hanno un rischio minore di essere monitorati in un ambiente sicuro, potenzialmente anche a casa del paziente. GE Healthcare e NCIMI mirano a sviluppare strumenti per aiutare nella gestione di questi pazienti Covid-19 in diverse fasi: dal triage al monitoraggio acuto, dagli interventi alle dimissioni arrivando fino ai casi che richiedono un follow-up dopo il recupero.

Lo studio – AI-enhanced Covid 19 Prognostic Algorithm (HOST) è approvato dalla Health Research Authority del Regno Unito.

L’impegno di GE Healthcare nella ricerca contro il Covid-19, riporta una nota della società non si esaurisce nel Regno Unito: insieme alle società Orange Healthcare e TheraPanacea, infatti, la divisione medicale di General Electric sta pianificando una collaborazione con l’Assistance Publique-Hôpitaux de Paris per creare un database relativo all’imaging del torace dei pazienti sospettati di essere stati infettati dal SARS-Cov-2.

La collaborazione sostiene il progetto STOIC (ThOracian Scanner for the dIagnosis of Coronavirus19 pneumonia – Covid-19) condotto dal professor Marie Pierre Revel – capo dell’unità di imaging cardiotoracico dell’ospedale Cochin, a Parigi – con l’obiettivo di raccogliere 10.000 scansioni toraciche eseguite per sospetto Covid-19 in modo da comprendere meglio le risposte dei pazienti e sviluppare strumenti per valutare automaticamente la gravità della malattia.

Nel dettaglio, la collaborazione punta a sostenere un gruppo di 20 radiologi esperti della Société d’Imagerie Thoracique coinvolti nel progetto, che utilizzano una specifica applicazione web di visualizzazione di immagini 3D sviluppata da GE Healthcare e distribuita da Orange Healthcare attraverso un sistema di accesso sicuro alla rete e un’infrastruttura di hosting dei dati sanitari. Il software consente la visualizzazione di immagini 3D e l’annotazione da remoto delle lesioni polmonari bypassando le aree colpite dal virus e di fornire informazioni sui fattori di comorbilità vascolare, polmonare o legati al sovrappeso che possono influenzare il decorso della malattia.

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