Ricercatori italiani usano l’AI per creare un test Covid rapido ed economico

Covid-19 e analisi del sangue

La rivista Clinical chemistry and laboratory medicine ha pubblicato uno studio su un nuovo strumento che, usando modelli di intelligenza artificiale, riesce a diagnosticare la Covid-19 a partire da un semplicissimo emocromo.

Un gruppo di ricerca italiano guidato da Federico Cabitza, docente dell’Università degli Studi di Milano-Bicocca, e Anna Carobene, biochimica clinica dell’IRCCS San Raffaele, ha studiato la possibilità di usare l’AI per individuare l’infezione da SARS-CoV-2 analizzando i risultati dell’esame del sangue più rapido ed economico: quell’emocromo con formula leucocitaria che può essere svolto con semplicità presso qualsiasi laboratorio di analisi cliniche.

I ricercatori hanno addestrato un modello di machine learning su un dataset di 1624 pazienti ammessi all’ospedale San Raffaele di Milano e all’Istituto Ortopedico Galeazzi dal 19 Febbraio al 31 Maggio di quest’anno, 786 positivi e 838 negativi alla Covid-19 (come stabilito dai risultati del tampone faringeo e da altre analisi nei casi meno evidenti). Dai risultati delle analisi del sangue sono stati inizialmente presi in considerazione 69 valori, quindi non solo il classico emocromo ma anche valori di coagulazione, biochimici, di ossigenazione, ecc. Alla fine i valori risultati determinanti per il modello predittivo sono quelli presenti a questa pagina di test, dove ognuno di noi – emocromo alla mano – è in grado di provare il sistema.

Nel nostro caso il responso è stato chiaramente negativo:

Machine Learning-based COVID-19 detection tool

Esiste anche un sito leggermente diverso per utenti più tecnici dove è possibile specificare il dataset e il modello per vedere le differenze nei risultati. Poiché i modelli hanno prestazioni differenti, questo darebbe la possibilità al medico di scegliere un modello con una maggiore sensibilità, un modello con una maggiore specificità oppure un modello con una pre-stazione equilibrata, ottenendo quindi l’indicazione dal modello che ha ottenuto le migliori percentuali rispetto alle necessità del medico.

C’è da dire che durante le nostre prove abbiamo anche visto casi dove il responso era più incerto. Comunque nella ricerca pubblicata il modello ha ottenuto un’accuratezza massima dell’86 per cento e una sensibilità dell’84 per cento. L’accuratezza è la percentuale di volte che il test ha identificato correttamente il risultato (positivo se realmente positivo e negativo se realmente negativo), mentre la sensibilità è la capacità di identificare correttamente i positivi (si tratta di una misurazione importante per capire quanti positivi sfuggono al modello).

Il sistema AI ha raggiunto risultati inferiori rispetto all’analisi molecolare ottenuta dal tampone faringeo RT-PCR che, anche se non infallibile, è ancora oggi il gold standard per la diagnosi da Covid-19. I risultati ottenuti sono comunque molto promettenti, soprattutto in questo periodo dove le code per i tamponi possono richiedere anche molte ore di attesa. L’analisi dell’emocromo, che in urgenza si può ottenere in soli 15 minuti, potrebbe essere usata per isolare al triage del pronto soccorso i casi sospetti in attesa dei risultati del tampone, che possono richiedere diverse ore, oppure per aiutare i medici a decidere chi mandare a fare il tampone e chi no. O ancora, per semplificare e velocizzare le procedure di tracciamento, dove spesso le persone venute in contatto con un positivo sono molte: con questo strumento si potrebbe decidere di fare il tampone solo a coloro che all’esame dell’emocromo abbiano avuto un risultato positivo o incerto.

Il tutto potrebbe velocizzare le procedure e alleggerire il peso sulle spalle del nostro sistema sanitario, che a breve non riuscirà a stare dietro a tutte le persone che richiedono o che necessitano di un tampone faringeo. Gli stessi ricercatori affermano che questo esame non va a sostituire il tampone, ma offre ai medici una indicazione probabilistica della positività da Covid-19 che consentirebbe loro di gestire meglio i pazienti in termini di isolamento. Come conferma Federico Cabitza, a capo della ricerca, “questo è utile anche in contesti di medicina del territorio per supportare il medico di medicina generale nella decisione di prescrivere il tampone ad una persona asintomatica in isolamento fiduciario o nel valutarne l’esito anche alla luce di altri esami ematochimici.”

Fra tutte le soluzioni di intelligenza artificiale addestrate per individuare la Covid-19 dalle analisi del sangue, quella italiana è la migliore in quanto a risultati. Sempre Cabitza ha aggiunto: “Numerosi gruppi di ricerca, in tutto il mondo, si sono dedicati allo sviluppo di un sistema del genere: il nostro modello è l’evoluzione del primo modello in assoluto ad essere stato pubblicato in letteratura accademica (ad Aprile 2020) ed è al momento quello dalle prestazioni migliori e supportate da una validazione esterna molto promettente. Per tutti questi motivi siamo molto soddisfatti, e al contempo felici di poter condividere liberamente sul Web questo strumento a chiunque volesse provare se esso può essere utile ai propri scopi in questa fase di grande difficoltà per la diffusione e aggravamento della pandemia.”

Mi sono appassionato all'intelligenza artificiale da quando ho potuto vedere all'opera i primi sistemi esperti negli anni '80. Già dal 1989 mi occupavo di cybersecurity (analizzando i primi virus informatici) ma non ho mai smesso di seguire gli sviluppi dell'AI. Dopo la laurea in Management ho conseguito una specializzazione in Business Analytics a Wharton, una certificazione Artificial Intelligence Professional da IBM e una sul machine learning da Google Cloud. Sono socio fondatore del chapter italiano di Internet Society, membro dell’Associazione Italiana esperti in Infrastrutture Critiche (AIIC), della Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) e dell’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale (AIxIA). Dal 2002 al 2005 ho servito il Governo Italiano come advisor del Ministro delle Comunicazioni sui temi di cyber security. Oggi partecipo ai lavori della European AI Alliance della Commissione Europea e a workshop tematici della European Defence Agency e del Joint Research Centre. Questo blog è personale.