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IRCCS Fatebenefratelli e deep learning: il 5x1000 per lo sviluppo di strumenti diagnostici

Fornire un supporto clinico per la diagnosi di demenze, come l'Alzheimer e Parkinson, attraverso lo sviluppo di un algoritmo: questo uno dei progetti dell'IRCCS Fatebenefratelli di Brescia, avviato grazie ai contributi del 5x1000 dell'anno 2017. 

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IRCCS Fatebenefratelli e deep learning: il 5x1000 per lo sviluppo di nuovi strumenti di diagnosi

Il 5 per mille rappresenta uno strumento concreto e del tutto gratuito per contribuire ai progressi della Ricerca e aiutare quelle istituzioni da sempre impegnate nella scoperta di nuove cure e terapie.

È questo il caso delle firme raccolte nell’anno 2017, che hanno permesso di dare vita ad un innovativo progetto da parte dell’IRCCS Istituto Centro San Giovanni di Dio Fatebenefratelli. Coordinato dal Dott. Alberto Redolfi, lo studio di ricerca si basa sullo sviluppo di un modello di diagnosi differenziale di demenze, basato sul deep learning multimodale.

Recenti indagini hanno dimostrato come ben il 30% delle diagnosi di demenza cerebrale siano scorrette: le malattie neurodegenerative, infatti, possono causare similari disturbi di memoria ed evoluzioni temporali sovrapponibili nelle differenti forme dementigene.

 

Un modello di diagnosi differenziale di demenze: il progetto di sviluppo dell'IRCCS di Brescia

In quest’ottica, la rilevazione precoce dei sintomi ed una stratificazione accurata dei pazienti risultano essere essenziali per identificare l’approccio di cura più efficace. Tutto ciò sottolinea l'importanza di dover effettuare un’accurata diagnosi differenziale.

Di recente è stato inoltre dimostrato che alcune regioni cerebrali catturate nelle immagini di risonanza magnetica, definite anche MRI, possano essere impiegate per distinguere con precisione le varie forme di demenza, di cui fanno parte:

  • la malattia di Alzheimer (AD)
  • la Demenza frontotemporale (FTD)
  • il morbo di Parkinson (PD)
  • la Demenza con copri di Lewy (LBD).

Queste immagini MRI possono essere, in più, analizzate con innovativi ed avanzati strumenti di elaborazione informatica di deep learning e di intelligenza artificiale – detta Artificial Intelligence o AI – per fornire un supporto ai clinici attraverso lo sviluppo dei cosiddetti “strumenti di seconda opinione”, chiamati second opinion tool.

"Sviluppo di un modello di diagnosi differenziale di demenze, basato su deep learning multimodale": la finalità di questo progetto, iniziato il 1° febbraio 2021, è lo sviluppo in soli 11 mesi di un algoritmo in grado di caratterizzare e identificare il fenotipo patologico di pazienti afferenti all’IRCCS Fatebenefratelli di Brescia.



Un algoritmo per il supporto alle diagnosi

È importante ricordare che ancora oggi la maggior parte degli studi di ricerca paragona pazienti e controlli attraverso metodi semplicistici di confronto a coppie: tuttavia, questo non assomiglia affatto a quanto si assiste nella pratica clinica quotidiana, in cui il medico si trova concomitantemente a distinguere, stando di fronte ad un paziente, una moltitudine di tipologie di demenza.

Il nostro strumento informatico sarà multimodale, perché riuscirà a “digerire” 3 differenti tipologie di MRI, ovvero:

  • quelle morfologiche pesate in T1 - per vedere se le strutture cerebrali sono atrofiche oppure no;
  • immagini pesate in T2 - per vedere se nel cervello sono presenti dei danni vascolari e di iperintensità;
  • immagini DWI di diffusione per vedere se la sostanza bianca cerebrale è integra o presenta danni trattografici.

“Operativamente, lo strumento che stiamo sviluppando verrà testato su un gran numero di casi precedentemente caratterizzati, validati e disponibili accedendo a basi di dati pubbliche” ha spiegato il Dott. Redolfi. In una primissima fase del progetto l’obiettivo è stato di raccogliere almeno 100 MRI multimodali per ogni tipologia di demenza che sarà studiata.

Le MRI saranno in seguito pre-elaborate al fine di armonizzarle e riuscire ad analizzarle con lo strumento AI da sviluppare: il modello algoritmico sviluppato verrà valutato, considerando una serie di performance – accuratezza, sensibilità, specificità – rispetto alle diagnosi validate da clinici esperti e riportate nei database pubblici originali. In fine, finalmente, i risultati ottenuti saranno divulgati in un lavoro scientifico e renderemo l’algoritmo disponibile a qualsiasi clinico attraverso la piattaforma di neuroinformatica neuGRID dell’IRCCS Centro Istituto San Giovanni di Dio Fatebenefratelli.

 

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