In occasione dell’assemblea annuale dei soci, tenutasi il 20 Maggio 2021, si è svolto il workshop sulle attività dei centri SIBIM in materia di Covid.
Una prima ricognizione è stata effettuata ed ha censito circa 18 attività di ricerca da parte dei centri afferenti alla SIBIM:
- Alberto Signoroni, Università degli Studi di Brescia. Image scoring system per RX Torace: Realizzazione di un sistema di punteggi per stimare la probabilità di evoluzione verso prognosi infauste basato sull’analisi di RX torace.
- Arianna Dagliati, Università degli Studi di Pavia; Mauro Cannataro, Università Magna Grecia di Catanzaro. 4CE – Covid Clinical consortium: Caratteristiche del consorzio internazionale per la raccolta di dati clinici di pazienti COVID da cartelle cliniche elettroniche. https://covidclinical.net/
- Barbara di Camillo, Università degli Studi di Padova. Studio del microbiota di campioni nasali e orali: ricerca su circa 200 campioni provenienti da tamponi nasali di soggetti positivi a SARS-COVID19 (sequenziamento 16S) con metadata relativi al decorso clinico.
- Federico Cabitza, Università Milano Bicocca. Modello predittivo diagnostico di COVID-19 da emocromo: sviluppo e delibery online di una serie di modelli di machine learning in grado di predire positività COVID-19 a partire da esami ematochimici di routine e in particolare dal solo emocromo, con accuratezza e calibrazione allo stato dell’arte.
- Federico Cabitza. Università Milano Bicocca. Modello predittivo prognostico di COVID-19 da emocromo: sviluppo di una serie di modelli di machine learning in grado di predire l’accesso in terapia intensiva nei successivi 5 giorni per pazienti COVID-19 ammessi in PS o in degenza ordinaria.
- Giorgio Leonardi, Università del Piemonte Orientale. Supporto alle decisioni per terapia intensiva: Sistema di supporto alle decisioni per terapia intensiva, in grado di prevedere da un lato la possibilità di intubazione e una terapia suggerita; dall’altro il possibile outcome del trattamento, a partire da informazioni anamnestiche, test e immagini.
- Mario Cannataro, Università Magna Grecia di Catanzaro. COVID-19 Community Temporal Visualization (CCTV): sviluppo ed implementazione di una nuova metodologia per la rappresentazione e l’analisi tramite reti di dati COVID-19, che combina analisi statistica, rappresentazione dei dati mediante reti e loro analisi mediante algoritmi di community detection.
- Mario Cannataro, Università Magna Grecia di Catanzaro. COVID-WAREHOUSE: sviluppo di un data warehouse che modella, integra e archivia i dati COVID-19 messi a disposizione quotidianamente dal Dipartimento della Protezione Civile Italiana e diversi dati su inquinamento e clima messi a disposizione dalle Regioni italiane. Dati relativi ai casi COVID-19, le misure di inquinamento e i dati climatici vengono integrati.
- Mario Giacomini, Università di Genova. Rete Ligure Covid: presentazione del sistema di raccolta dati di pazienti ospedalizzati con Covid-19 in reparti di malattie infettive e terapia intensiva in alcuni ospedali liguri. La raccolta è semiautomatica perché per la parte relativa ai dati di laboratorio abbiamo accesso diretto in due ospedali su 3 (San Martino – Genova e Sanremo) ai LIS. Per questi dati è stato prodotto un sistema di standardizzazione basato sul CDA-R2 in modo da poter integrare anche il Fascicolo Sanitario Elettronico, quando disponibile.
- Paolo Soda, Università Campus Biomedico di Roma. Sistema di riconoscimento delle polmoniti COVID/non-COVID/sano in RX: Sviluppo di un sistema multi-esperto di reti deep costruito ottimizzando una funzione di perdita multivariata basata sull’accuratezza e sulla diversità per classificare immagini RX del torace in tre classi (COVID, non-COVID, sano). Validazione eseguita su oltre 92000 immagini di differenti dataset pubblici:
- Paolo Soda, Università Campus Biomedico di Roma. Modello per la predizione dell’outcome clinico del paziente COVID positivo: Sviluppo di un modello per la predizione dell’outcome clinico di pazienti COVID positivi al momento della ospedalizzazione, prendendo in considerazione immagini RX acquisite al momento dell’ospedalizzazione e dati clinici del paziente. Il modello è stato sviluppato usando metodi di ML e DL.
- Paolo Soda, Università Campus Biomedico di Roma. Modellazione della dinamica di evoluzione del COVID-19 con un modello SIQR con parametri temporali: modeling della dinamica di evoluzione dell’ epidemia covid con un modello SIQR (susceptible – infectious – quarantined – recovered). La Particle Swarm Optimization (PSO) è usata per trovare i migliori parametri all’interno della finestra in esame. Il numero riproduttivo di base è stimato invece con un nuovo approccio basato sulla media dei diversi fit del PSO e riducendo il possibile rumore nei dati.
- Paolo Soda, Università Campus Biomedico di Roma. Raccolta ed organizzazione immagini RX toracico inviate da PACS Philips e predizione outcome clinico del paziente: sviluppo/delivery di un server dedicato con listener di immagini in formato DICOM per recepire ed organizzare RX del torace inviate da PACS Philips. Predizione e rappresentazione grafica dell’outcome di ogni paziente come sano/con pneumonia/con COVID-19 attraverso pipeline AI.
- Paolo Soda, Università Campus Biomedico di Roma. Analisi delle prestazioni dell’algoritmo di BPCOMedia per il telemonitoraggio dei pazienti positivi in isolamento: Sviluppo, in parnership con BPCOMedia, di un prodotto che permette il telemonitoraggio intelligente e predittivo dei pazienti affetti da BPCO sulla base di due semplici misure (frequenza cardiaca e SpO2) acquisite 3 volte al giorno usando un pulsiossimetro.
- Roberto Gatta, Università degli Studi di Brescia. Bed.Days, software per il managment dei posti letto in un ospedale covid di grandi dimensioni: sviluppo e delivery e risultati dopo 2 mesi di utilizzo di un sistema di supporto alle decisioni logistiche di allocazione letti/stanze/reparti per pazienti covid +/-/?.
- Roberto Gatta, Centre Hospitalier Universitaire Vaudois. Process Mining per l’analisi dei percorsi di pazienzi oncologici covid+: applicazione di tecniche di Process Mining per l’analisi dei flussi di accesso in PS, ricovero, sub-intensivo, terapia intensiva, domiciliazione e decesso per i pazienti oncologici covid positivi.
- Stefania Orini, Casa di Cura Villa Gemma. Attività clinica presso reparto Covid paucisintomatici: presentazione dell’attività clinica presso reperto di medicina e subacuti Covid. L’obbiettivo è la cura di pazienti con infezione da covid con vario grado di gravità dai paucisintomatici con o2 a basso flusso a pazienti piu complessi che utilizzano cpap o b pap.
- Vincenzo Della Mea. FakeNews: Identificazione di misinformazione relativa al Covid tramite crowdsourcing.
Relativamente ai lavori sopracitati, alcuni ricercatori hanno poi avuto modo di tenere delle brevi letture (5′ circa), in accordo con il seguente palinsesto:
- Alberto Signoroni (ospite esterno). Image scoring system per RX Torace. Università degli Studi di Brescia;- Paolo Soda. RX del torace e IA per il COVID. Campus Biomedico di Roma;- Paolo Soda. Strumenti di telemonitoraggio di supporto all’isolamento domiciliare e un modello compartimentale SIQR. Campus Biomedico di Roma;
- Arianna Dagliati. 4CE – Covid Clinical consortium. Università degli Studi di Pavia;
- Federico Cabitza. Modello predittivo diagnostico di COVID-19 da emocromo. Università Milano Bicocca;
- Federico Cabitza. Modello predittivo prognostico di COVID-19 da emocromo. Università Milano Bicocca;
- Mauro Giacomini. Rete Ligure Covid. Università di Genova;- Pietro Hiram Guzzi. studio dell’infezione sars/cov dall’interno: modelli e risultati sul compleasso ace2/spike. Università di Catanzaro.
- Roberto Gatta. “bed days”, sw per la gestione dei posti letto per pazienti covid +-?. Università degli Studi di Brescia; Roberto Gatta. Oncocovid. Centre Hospitalier Universitaire Vaudois.
- Stefania Orini. Attività clinica presso reparto Covid paucisintomatici. Casa di cura Villa Gemma;
- Vincenzo Della Mea. Fake News. Università degli Studi di Udine.