Il 24 ottobre si terrà online il meeting annuale di EuSoMII (European Society of Medical Imaging Informatics), l’organizzazione sanitaria no-profit che connette data scientists, informatici e specialisti di radiologia e altre discipline in cui è cruciale l’utilizzo della diagnostica per immagini.
Humanitas parteciperà alla convention con due task force progettuali, in cui l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale è finalizzato a migliorare la performance clinica nell’ambito della chirurgia del pancreas e all’isolamento dei pazienti con COVID-19 in base alla gravità dei sintomi.
COVID-19: salvaguardare i pazienti con la tomografia computerizzata
Grazie alle energie messe in campo dagli specialisti di Humanitas in collaborazione con CERTH (Centre for Research & Technology, Hellas) è stato realizzato un algoritmo in grado di accelerare, grazie all’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale, il processo diagnostico dei pazienti con COVID-19, identificando con grande velocità coloro che necessitano il ricovero in terapia intensiva.
I dati dei pazienti sono analizzati tramite Intelligenza Artificiale per migliorare le risorse interne all’ospedale e contrastare la diffusione del virus, garantendo un adeguato isolamento dei pazienti anche in base alla gravità del loro stato di salute.
Analizzando le immagini estratte con tomografia computerizzata (TC) è possibile infatti suddividere tempestivamente i pazienti con Covid-19 in tre gruppi, dal gruppo 1, composto dai soggetti che possono essere dimessi e continuare l’isolamento a casa, al gruppo 3, che richiede l’immediato ricovero in terapia intensiva.
L’algoritmo è stato messo a punto da un team di medici e data scientist di Humanitas e CERTH, analizzando i risultati delle TC dei pazienti ricoverati in Humanitas con sintomi accertati da Sars-Cov2 tra marzo e maggio 2020. L’Intelligenza Artificiale, nell’eventualità di un ulteriore innalzamento dei casi di Covid-19 e di un tasso di trasmissione del virus elevato, rappresenta dunque un valido supporto per velocizzare e migliorare il percorso terapeutico dei pazienti.
Le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nella chirurgia del pancreas
Nell’ambito della chirurgia del pancreas, la fistola pancreatica (PF) è la complicazione post-operatoria più frequente, associata a vari fattori di rischio tra cui la morfologia stessa del pancreas e l’obesità sarcopenica (SO).
Grazie a uno studio di Ricerca che ha impegnato gli specialisti dell’Unità Diagnostica, dell’Unità di Chirurgia Pancreatica e dell’AI Center di Humanitas, è stato creato un modello di rischio che, tramite l’impiego dell’Intelligenza Artificiale, è in grado di prevedere anticipatamente le probabilità di insorgenza di fistola pancreatica nei pazienti sottoposti a chirurgia del pancreas.
La Ricerca ha implicato l’analisi dei dati clinici e diagnostici di cento pazienti sottoposti a chirurgia del pancreas tra il 2010 e il 2020 e l’algoritmo sviluppato ha mostrato un forte valore predittivo dei casi negativi. Il risultato è dunque particolarmente rilevante: la possibilità di identificare in fase pre-operatoria i soggetti in cui il rischio di sviluppo della fistola pancreatica è più basso, può aiutare gli specialisti a ottimizzare significativamente l’organizzazione clinica a beneficio del paziente.
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2.3 milioni visite
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+56.000 pazienti PS
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+3.000 dipendenti
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45.000 pazienti ricoverati
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800 medici