Combattere il Covid con l’intelligenza artificiale è possibile. A sviluppare un modello in grado di prevenire le evoluzioni della malattia, così come anche di altre malattie respiratorie, è stato Ludovico Docimo, direttore del Dipartimento Medico-Chirurgico ad Alta Specialità dell’Università degli Studi della Campania “Luigi Vanvitelli” e presidente eletto della Società Italiana di Chirurgia. “Mentre combattevo con il Covid tra la vita e la morte nell’isolamento di un lettino di ospedale ho speso tutte le mie energie per pensare a cosa si potesse fare per affrontare future pandemie ed epidemie con strumenti di previsione dei rischi più incisivi per ogni singolo paziente” ha spiegato presentando i risultati del progetto nel complesso di Sant’Andrea delle Dame dell’Università degli Studi della Campania “Luigi Vanvitelli”.
A fine marzo 2020, Docimo fu ricoverato d’urgenza presso l’Ospedale Cotugno di Napoli, nella fase più drammatica dell’emergenza Covid, in pieno lockdown. “In quei dieci giorni di ricovero ho visto morire più di un paziente, ho temuto per la mia vita, ho pensato alla mia famiglia ma ho anche cercato di concentrarmi sulle mie esperienze medico-scientifiche da mettere al servizio di emergenze simili” ha rivelato. Così è nata l’idea del progetto “Sinergy Covid”, basato sul modello di un’idea già sviluppata in passato.
Curare il Covid con l’intelligenza artificiale: come funziona il modello
“Già l’esperienza dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale in ambito oncologico ci aveva dato notevoli risultati” ha aggiunto nella presentazione il dottor Docimo. Il progetto ha raccolto numerose informazioni dalle schede dei pazienti campani affetti da Covid-19 incrociando i dati tra loro. Il lavoro svolto dal dottor Docimo permette, con l’uso dell’intelligenza artificiale, di prevedere il Covid e altre malattie simili, sfruttando importanti informazioni sull’evoluzione della patologia con precisione e accuratezza predittiva con valori compresi tra il 75-78%. Inoltre la dimissione del paziente sarà compresa in un intervallo di 5-7 giorni, fino ad uno scettro di precisione di 2-3 giorni.
“In particolare abbiamo capito che il maggior contenuto informativo è contenuto nelle immagini radiologiche e in un sottoinsieme di informazioni cliniche” ha spiegato ancora l’autore dello studio. Si tratta dunque di un database con dentro le esperienze del passato che servirà però per gestire quelle del futuro. Questo metodo servirà infatti per prevenire future pandemie prima che arrivino, anticipando dunque i tempi. L’intelligenza artificiale e in generale le tecnologie digitali riusciranno dunque a dare informazioni importanti alla comunità scientifica, in modo che questi – tramite una piattaforma integrata – riescano a fruire di dati clinico-anamnestici.