La Facoltà di Scienze e Tecnologie Informatiche di Bolzano è il partner tecnologico di un consorzio di università ed enti pubblici che nei prossimi quattro anni collaboreranno al progetto pilota nazionale Pos-T2-Stroke, con capofila l’Università de L’Aquila. Il gruppo di ricerca, guidato da Enrico Franconi, è incaricato di sviluppare gli algoritmi di intelligenza artificiale che renderanno possibili la diagnosi e il trattamento rapido dell’ictus cerebrale in fase acuta.

L’ictus cerebrale colpisce solo in Italia 200.000 persone (dati Fondazione Veronesi). Nel mondo e nel nostro Paese rappresenta la prima causa di invalidità. Secondo il ministero della Salute “solo il 25% dei pazienti sopravvissuti a un ictus guarisce completamente, il 75% sopravvive con una qualche forma di disabilità, e di questi la metà è portatore di un deficit così grave da perdere l’autosufficienza”.

Esistono due tipologie di ictus: ischemico (dovuto alla improvvisa chiusura di un’arteria cerebrale) o emorragico (che invece comporta la rottura di un’arteria). La possibilità di un trattamento efficace dell’ictus dipende dal riconoscimento il più veloce possibile dei sintomi dell’evento e anche della tipologia dello stesso. Ciò, attualmente, può avvenire solo nei centri ospedalieri mediante l’utilizzo di tomografia computerizzata (Tc) o di risonanza magnetica (Rm) ad alto campo.

Inoltre, in fase di diagnosi precoce, deve essere sempre presente un medico che esamini le immagini risultanti dalla Rm e offra il suo responso se si è verificato un ictus cerebrale, ischemico oppure se il paziente non ha subito un evento riconducibile a una delle due ipotesi e quindi necessiti di altra cura.

Diagnosi accurate

Pos-T2 Stroke è sostenuto dal Piano operativo salute (Pos) del ministero (Traiettoria 2 “eHealth, diagnostica avanzata, medical device e mininvasività”) e ha come obiettivo lo sviluppo di una tecnologia mobile, installata su autoambulanze, basata sulla diagnostica avanzata tramite Rm a basso campo, specializzata per l’encefalo e basata su tecniche di intelligenza artificiale e con il supporto di strumenti di telemedicina. Questa renderebbe superflua, in un primo tempo, la presenza di un medico, accorciando i tempi tra esordio dei sintomi e inizio del trattamento.

L’unità mobile permetterebbe al personale paramedico che interviene a chiamata di effettuare una prima scansione del cervello del paziente e di riconoscere se la persona ha sofferto di un’ischemia o di un’emorragia cerebrale. Le immagini che la diagnostica avanzata a basso campo permette di realizzare hanno una risoluzione inferiore rispetto alla Rm ad alto campo ma, sfruttando opportuni algoritmi di intelligenza artificiale, sarebbero sufficienti per formulare diagnosi accurate.
Il vantaggio di una tale soluzione risiede nei costi contenuti di tale apparecchiatura a basso campo – rispetto alla Rm ad alto campo – e nella sua trasportabilità anche all’esterno, con abbreviazione dei tempi di intervento.

“Nei primi sei mesi di progetto – spiega Franconi –, il personale medico coinvolto, dovrà raccogliere e valutare le immagini encefaliche di ictus delle due specie noi sfrutteremo le immagini e le informazioni che ci forniranno per addestrare le reti neurali al riconoscimento degli ictus. In pratica, costruiremo la struttura informatica della futura unità mobile”. Pos-T2 Stroke prevede la realizzazione di un prototipo di unità mobile dedicata (Umd). “Successivamente, sarà il turno di aziende del settore biomedico che potranno portare il risultato del progetto-pilota su scala industriale attraverso processi di ingegnerizzazione”.