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Premiata la ricerca di due studenti Fondazione Bruno Kessler

Il «Critical Care Datathon» di Milano è un evento scientifico europeo dedicato all'uso della IA, dei Big Data e del Machine Learning in terapia intensiva

Loro sono Seyedmostafa Sheikhalishahi, studente di dottorato, e Behrooz Mamandipoor, studente di Master, ed entrambi lavorano presso il laboratorio e-health del Centro ICT della FBK e di TrentinoSalute4.0 sotto la supervisione del tutor Venet Osmani.
Insieme ad altri colleghi medici hanno partecipato, dall’1 al 3 febbraio scorsi, alla “datathon” dell’Humanitas Research Hospital di Milano, organizzata per la prima volta in Italia dalla Società Europea di Medicina Intensiva (ESICM) e dall’MIT, il Massachusetts Institute of Technology di Boston (USA).
All’evento hanno preso parte circa 300 specialisti da diverse parti del mondo e alcuni dei più importanti esperti sul tema. Ingegneri, scienziati e medici sono stati chiamati al confronto e alla discussione per analizzare e comprendere meglio come i grandi database e le più moderne tecnologie informatiche possono supportare i medici per migliorare la qualità delle cure in un’area clinica particolarmente delicata come la terapia intensiva.
 
Alla Datathon, i team di esperti e scienziati, alcuni provenienti da note istituzioni come l’Università di Harvard e Cleveland Clinic hanno creato, in una sfida a tempo, un «algoritmo intelligente» per risolvere alcuni scenari che si verificano generalmente in terapia intensiva, utilizzando dati anonimi di quasi 40.000 mila pazienti, messi a disposizione dal MIT.
Dieci le squadre in gara: quella di FBK/TS4.0, oltre ai ricercatori Seyedmostafa e Behrooz, che in FBK studiano l’analisi dei dati clinici usando metodi di Intelligenza Artificiale, era composta anche da medici della terapia intensiva.
Il loro obiettivo: sviluppare un algoritmo per predire la necessità di analisi del sangue arterioso nei pazienti critici.
Per risolvere la sfida, il gruppo di lavoro ha utilizzato il plasma del lattato come indicatore della gravità della malattia (più la patologia è grave, più il tasso di lattato è alto) e creato un modello computazionale per prevedere il momento ottimale per effettuare l’analisi dei gas nel sangue.
 
Dopo la presentazione dei risultati, i giudici hanno assegnato il primo premio, sponsorizzato da Google, al team dei ricercatori di FBK/TS4.0.
L’uso dell’intelligenza artificiale in medicina, tramite l’analisi di dati, potrebbe in futuro aiutare i clinici a individuare la terapia più corretta e suggerire per esempio la giusta dose di farmaci da somministrare, incrociando milioni di informazioni che si estendono non solo alla patologia, ma anche alla necessità, a fattori genetici predisponenti del paziente, massimizzando l’efficacia e minimizzandone i rischi. Lo sviluppo di queste tecnologie richiede quindi uno sforzo congiunto di più discipline e specialisti che devono sempre più imparare a dialogare per condividere esperienze e trovare soluzioni ai problemi di salute delle persone.
Seyedmostafa e Behrooz, entrambi provenienti dall’Iran, continueranno a collaborare con i membri della loro squadra per risolvere altre sfide che medici e pazienti affrontano quotidianamente.

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