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title: Diagnosticare il Covid grazie all'Intelligenza Artificiale
description: Il progetto DISMADIA è stato realizzato da Neosperience per creare modelli diagnositici su base Intelligenza Artificiale per il Covid-19
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[Blog di Neosperience: Scoprire l’Evoluzione degli Strumenti Digitali e dell’AI ](https://www.neosperience.com/blog)

# [Diagnosticare il Covid grazie all'Intelligenza Artificiale](https://www.neosperience.com/blog/diagnosticare-il-covid-grazie-allintelligenza-artificiale/)

 Scritto da [Neosperience](https://www.neosperience.com/blog/author/nsp) | 17 dicembre 2020

## Sin dagli albori dell'umanità, come essere umani abbiamo dovuto affrontare numerosi ostacoli di natura medico-sanitaria. 

In questa sfida, la [**tecnologia**](https://bit.ly/3dal6ra) ha giocato spesso il ruolo di "**salvatrice**" e ci ha aiutato a mitigare le conseguenze disastrose di epidemie e calamità. 

Oggi che stiamo vivendo una delle emergenza sanitarie più difficili degli ultimi anni, un nuova tecnologia si è dimostrata essenziale per la lotta al **Covid-19**. Al momento in fase di sperimentazione nel campo della ricerca medico-scientifica, l'**Intelligenza** **Artificiale**, applicata all'elaborazione di dati relativi a immagini, ha prodotto **risultati** **estremamente** **significativi.**

## Intelligenza Artificiale applicata alla salute

Negli ultimi anni tecniche di **machine learning** sono state utilizzate a scopo diagnostico per supportare gli specialisti.

L’obiettivo a lungo periodo è quello di **ridurre** i **costi** delle pratiche diagnostiche, di facilitare la **reperibilità** degli strumenti e **ampliare** **l’applicazione** **clinica, **soprattutto in campo radiologico nel settore della Computed Tomography (CT) e della Positron Emission Tomography (PET). 

## DIMASDIA: l'Intelligenza Artificiale per la diagnosi del Covid-19

Come **Neosperience** noi non ci siamo tirati indietro in questo momento difficile, e in collaborazione con l’[**Ospedale Sacco di Milano**](https://www.asst-fbf-sacco.it/), l’[**Istituto Auxologico Italiano**](https://www.auxologico.it/), [**LoopTribe Srl**](https://www.looptribe.com/) e il [**CRS4**](https://www.crs4.it/), e finanziati da **Regione Lombardia**, dal **Fondo Europeo per lo Sviluppo Regionale** e dall’**Istituto Veronesi**, abbiamo sviluppato e concluso con successo il progetto **DIMASDIA-COVID19** per la diagnosi del **Covid-19** e delle malattie correlate tramite l'**Intelligenza Artificiale** e il **Machine Learning**.

In particolare, insieme ai partner abbiamo sviluppato **due modelli** per la diagnosi rapida che - a costi minori rispetto a qualsiasi altro strumento diagnostico - ci hanno permesso di analizzare **radiografie polmonari** e le **eco-cardiografie** dei pazienti per individuare le patologie correlate al Covid e di prevenire l'insorgere di complicanze e di migliorare la prognosi.

#### **Primo modello**

Il primo modello - basato sulle analisi delle radiografie polmonari di pazienti Covid-19 è stato in grado di **diagnosticare** **precocemente** la malattia e ha permesso, partendo da circa **1000 immagini disponibili** per il training, di ottenere una **precisione** **diagnostica** del **91%**. 

Tale modello verrà migliorato per raggiungere gli standard clinici e reso disponibile a tutte le strutture interessate tramite la piattaforma digitale **DIMASDIA**, realizzata in seguito agli ottimi risultati raggiunti.  

#### **Secondo modello**

Il secondo modello - relativo alle immagini **eco-cardiografiche** - era stato inizialmente sviluppato per individuare un rapporto causa-effetto tra l’infezione da nuovo **Coronavirus Sars-Cov-2** e patologie cardiologiche (**acinesia cardiaca**), ma ha portato a nuove aree di approfondimento.

Partendo da questi risultati il modello è stato quindi ulteriormente affinato allo scopo di **diagnosticare**, sempre grazie all’Intelligenza Artificiale, **alterazione della cinetica cardiaca**, fornendo così un supporto determinante per la diagnosi di questa complicanza clinica molto rilevante e frequente, soprattutto in questo periodo.

Anche questo modello si è dimostrato molto preciso, con una percentuale di accuratezza **superiore al 90%**, partendo sempre da un dataset di circa **1.000 immagini diagnostiche**. 

## **In conclusione**

Grazie a questo progetto, il gruppo **Neosperience** è stato in grado di fornire **strumenti** **standardizzati** e basati su **evidenze** **scientifiche** per la gestione clinica dei pazienti COVID-19. Abbiamo poi sviluppato e reso disponibile una **piattaforma** **web - basata** sull'I**ntelligenza** **A****rtificiale -** in grado di **coadiuvare** la **diagnosi, il** **follow** **up** e a colmare le lacune sulla storia dell’infezione.

Inoltre, data la concreta possibilità di effettuare un pre-screening a domicilio o nei presidi territoriali diffusi, l’applicazione di questi modelli potrebbe contribuire a **rendere la diagnosi al contempo più economica e più semplice da realizzare.**

Si aprono quindi nuove sfide e nuove opportunità di sviluppo per l'Intelligenza Artificiale in ambito **Healthcare**: noi di **Neosperience** abbiamo deciso di puntare verso questa direzione, **perché non ci può essere progresso medico senza tecnologia.**

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