Il virus del Covid provoca in molti pazienti la polmonite che, nei casi più gravi, evolve nella Sindrome da Distress Respiratorio Acuto (ARDS), che necessita di una ventilazione assistita e della terapia intensiva. In questo contesto, l'identificazione dei pazienti ad alto rischio di sviluppare ARDS è un punto chiave per una gestione clinica precoce, per avere migliori risultati clinici e ottimizzare le risorse disponibili nelle unitá di terapia intensiva. Attualmente, stiamo sviluppando un framework computazionale basato su algoritmi di intelligenza artificiale che mira a prevedere l'efficienza della ventilazione dei pazienti utilizzando come input la Tomografia Computerizzata (TC) polmonare, il flusso d'aria nei polmoni ottenuto da simulazioni biomeccaniche e l'analisi dell'emogasanalisi. Utilizzando un duplice approccio, uno basato sull'intelligenza artificiale e uno sulle simulazioni al computer, ne abbiamo studiato la fattibilitá su un piccolo database clinico di casi comprovati di Covid in cui erano disponibili la TC iniziale e vari report. Abbiamo studiato l'evoluzione temporale dei parametri clinici e trovato una correlazione tra le informazioni morfologiche estratte dalle scansioni TC e l'esito della malattia. Questi promettenti risultati mostrano una potenziale capacitá di prevedere l'evoluzione dell'efficienza respiratoria, un aspetto che sarebbe di cruciale importanza per la gestione della malattia.
Il seminario si terrá sul Canale Youtube @CNR IAC al link in calce.
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