Precisione nel riconoscimento delle polmoniti da Covid fino al 75% e avvicinamento alla fase di validazione clinica: sono questi i più recenti sviluppi dell’algoritmo studiato e sviluppato in piena pandemia da informatici, medici e tecnici dell’ Università degli studi di Torino come strumento utile per la diagnosi di polmoniti da Covid sulla base di immagini radiologiche del torace.
Si tratta di Co.R.S.A. (Covid Radiographic imaging System based on AI) il progetto piemontese per lo sviluppo, il potenziamento e la validazione clinica del metodo, che al termine della sperimentazione, verrà validato dal punto di vista clinico dalla Radiologia Asl To3. L’Azienda sanitaria intanto ha messo a disposizione dell’algoritmo tutta la sua banca di immagini radiologiche del torace raccolte a partire dall’aprile del 2022, arricchendo l’”archivio” del progetto.
Se ne parlerà venerdì 10 marzo, dalle 8.30 alle 13, nella sede del Distretto dell’Asl To3, in via Fenestrelle 72, a Pinerolo, in occasione dell’evento di presentazione dello stato dell’arte del progetto, e appuntamento formativo specialistico accreditato Ecm.
“L’intelligenza artificiale - commenta Franca Dall’Occo, Direttore Generale dell’Asl To3 - è stata, durante la fase acuta dell’emergenza sanitaria, uno strumento preziosissimo: un potentissimo ausilio clinico per l’analisi delle immagini radiologiche, al servizio del medico, che resta autore ultimo della diagnosi della malattia. Per questo siamo particolarmente orgogliosi di essere partner del progetto Corsa, di cui oggi si presenta lo stato dell’arte, dopo tre anni di sperimentazione e che promette per il futuro nuovi interessanti sviluppi”.