Intelligenza artificiale e raggi X rilevano la COVID-19 con una precisione del 98,5%
Il metodo diagnostico standard per rilevare la COVID-19 è un esame di laboratorio chiamato “reazione a catena della polimerasi inversa” (RT-PCR), cui vengono sottoposti i campioni biologici ottenuti con i tamponi oro-rinofaringei dai pazienti. Esistono anche altri metodi, come i tamponi rapidi e i test salivari, tuttavia la precisione non è assoluta (anche degli stessi tamponi molecolari) e sussiste sempre il potenziale rischio di un falso positivo/negativo. Altri problemi sono legati alla disponibilità dei test diagnostici e alla velocità di esecuzione, che risultano particolarmente significativi nelle aree meno attrezzate dal punto di vista sanitario. Alla luce di questi limiti, un team di ricerca brasiliano ha deciso di sviluppare un nuovo metodo diagnostico basato su una tecnologia disponibile in ogni ospedale del mondo, i raggi X, utilizzati per la prima volta per scopi clinici alla fine del XIX secolo. Combinando le immagini toraciche a raggi X con l'intelligenza artificiale, i ricercatori sono riusciti a ottenere una precisione diagnostica della COVID-19 (l'infezione provocata dal coronavirus SARS-CoV-2) fino al 98,5 percento.
A mettere a punto il metodo diagnostico sperimentale per la COVID-19 è stato un team di ricerca guidato da scienziati dell'Università di Fortaleza, che hanno collaborato a stretto contatto con i colleghi dell'Università Federale del Ceará (UFC). Gli scienziati, coordinati dal professor Victor Hugo C. de Albuquerque, ricercatore presso il Laboratorio di elaborazione delle immagini, segnali e calcolo applicato (LAPISCO), quando è scoppiata la pandemia di COVID-19 hanno deciso di sfruttare la propria esperienza nell'imaging medico per capire se fosse possibile sfruttare una tecnologia esistente nella diagnosi rapida della malattia. Si sono così rivolti ai raggi X, proprio per via dell'ampia disponibilità in tutto il mondo. In parole semplici, hanno addestrato un'intelligenza artificiale a riconoscere i segni della COVID-19 dalle radiografie toraciche, dandole “in pasto” le immagini pubblicamente disponibili di pazienti COVID e soggetti sani.
Come sottolineato dagli scienziati brasiliani, tuttavia, quando hanno sviluppato l'IA potevano contare soltanto su un set di 194 immagini ai raggi X di pazienti con COVID-19 e altrettante di soggetti sani; troppo poche per mettere a punto un algoritmo diagnostico efficace, dato che ne servono a migliaia. Per questo hanno deciso di sfruttare un altro modello addestrato a riconoscere dati dalle radiografie, e lo hanno migliorato per identificare le caratteristiche della COVID-19. Sono stati sviluppati diversi metodi di apprendimento automatico, e due di essi sono risultati estremamente efficaci nella diagnosi corretta di infezione da coronavirus SARS-CoV-2; la precisione, infatti, è risultata essere rispettivamente del 95,6 e del 98,5 percento.
“Poiché i raggi X sono molto rapidi ed economici, possono aiutare nel triage dei pazienti in luoghi in cui il sistema sanitario è crollato o in luoghi lontani dai principali centri con accesso a tecnologie più complesse”, ha dichiarato il professor Albuquerque. “Questo approccio per rilevare e classificare automaticamente le immagini mediche può aiutare i medici a identificare, misurare la gravità e classificare la malattia”, ha aggiunto l'esperto in un comunicato stampa. L'obiettivo degli scienziati brasiliani è quello di mettere a punto una piattaforma online gratuita per tutti i medici del mondo, dove poter caricare le radiografie dei pazienti e avere un riscontro rapido per la diagnosi differenziale. Ma per il progetto definitivo sarà necessario addestrare l'intelligenza artificiale con un numero sensibilmente superiore di radiografie toraciche di pazienti Covid. I dettagli della ricerca “Automatic Detection of COVID-19 Infection Using Chest X-Ray Images Through Transfer Learning” sono stati pubblicati sulla rivista scientifica specializzata IEEE / CAA Journal of Automatica Sinica.
