Il 19 gennaio si terrà nell'Aula Magna Pontecorvo al Polo Fibonacci dell'Università di Pisa il convegno per la diffusione dei risultati del progetto "Creazione di un percorso ottimizzato per il flusso dei dati e la gestione del paziente con quadro clinico e radiologico compatibile con COVID-19 (OPTIMISED)”. L’evento è organizzato dalla Radiologia 2 dell'Azienda ospedaliero-universitaria pisana che rappresenta la capofila nel contesto del progetto finanziato con bando COVID-19 dalla Regione Toscana.

Il progetto nasce nell’estate 2020, dopo la prima ondata pandemica di SarS-Cov-2 coinvolgendo 7 diversi partner tra cui il Cnr, l’Università di Pisa, l’Università di Firenze, la Usl Toscana Centro e l’Azienda ospedaliero-universitaria pisana. L’epidemia da SARS-CoV-2 che ha colpito l’Italia ha evidenziato alcune criticità nella gestione dei pazienti COVID-19+, dovuta soprattutto alla complessità della patologia. Molte strutture ospedaliere si sono trovate in difficoltà nel gestire i pazienti non disponendo di strumenti efficaci per prevedere l’evoluzione della patologia. Pertanto, queste esperienze hanno sottolineato la necessità di identificare e validare strumenti diagnostici precoci capaci di predire l’out-come clinico di questi pazienti. Infatti, la diagnosi, attualmente basata sulla rilevazione di RNA virale tramite real-time PCR, non fornisce informazioni sulla gravità e sulle possibili evoluzioni della malattia. Inoltre, la mancanza di evidenze “solide” sulla patologia ha determinato un disomogeneo approccio diagnostico-strumentale nelle varie Aziende, che ha rappresentato un limite per la mancanza di uniformità nella raccolta dei dati sul territorio e ha richiesto un’analisi accurata con l’obiettivo di validare le diverse metodiche applicabili in setting di cura differenti, in base alle loro peculiarità. Pertanto, è stata eseguita un’analisi retrospettiva dei dati di imaging, unitamente ai parametri laboratoristici e agli esiti clinici, per eseguire nuove indagini mirate e validare i risultati ottenuti in una coorte prospettica. In questo complesso scenario, OPTIMISED si è proposto di creare un percorso di gestione del flusso di dati derivanti da analisi ematiche e di imaging grazie all’apporto di nuovi metodi di analisi statistica e di intelligenza artificiale, in particolare di deep learning. I risultati ottenuti si sono posti come obiettivo di identificare le potenzialità e i limiti delle diverse metodiche di imaging nel processo di stratificazione del rischio, e il ruolo di specifici parametri ematici accuratamente selezionati nel percorso diagnostico-prognostico del paziente. Le conoscenze acquisite e integrate durante il progetto hanno portato in una prima fase alla creazione di un modello prognostico di stratificazione del rischio in un paziente con quadro clinico e radiologico compatibile con COVID-19. In seguito, da questi dati potranno essere prodotte “raccomandazioni” mirate agli operatori sanitari nella presa in carico dei pazienti. Il percorso delineato e ottimizzato sarà smart e facilmente esportabile ad altre realtà ospedaliere sia della Toscana che di altre regioni, con la finalità di garantire una migliore gestione delle risorse del Servizio sanitario nazionale in vista di possibili nuovi picchi di COVID-19, ma anche in previsione di altre future pandemie.

(Fonte: organizzazione del convegno - in allegato il programma - 16 gennaio 2024)