L’intelligenza artificiale applicata alla diagnostica delle infezioni batteriche

I microbiologi del Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC), guidati dal Prof. James Kirby, Direttore del Laboratorio di Microbiologia Clinica del BIDMC e Associate Professor of Pathology presso l’Harvard Medical School, in un articolo pubblicato sul Journal of Clinical Microbiology hanno dimostrato che un sistema automatizzato in cui il microscopio è collegato ad una intelligenza artificiale (AI) è “altamente abile” nell’identificare le immagini dei batteri in modo rapido e preciso. Pertanto, i microscopi collegati con una intelligenza artificiale (AI) potrebbero aiutare i microbiologi a diagnosticare le setticemie potenzialmente letali e migliorare le probabilità di sopravvivenza dei pazienti. Un particolare vantaggio di questo sistema è costituito dal fatto che potrebbe contribuire a ridurre l’attuale mancanza di microbiologi altamente qualificati che è destinata a peggiorare perché, negli Stati Uniti, il 20 per cento di questi specialisti raggiugerà l’età pensionabile nei prossimi cinque anni.
Il team di Kirby ha utilizzato un microscopio automatizzato progettato per raccogliere dati di immagini ad alta risoluzione di pazienti con sospetta. I campioni sono stati incubati per aumentare il numero dei batterici e quindi colorati su vetrino. Successivamente, hanno “allenato” una convolutional neural network (CNN) – una tipo particolare di intelligenza artificiale modellata sulla corteccia visiva dei mammiferi ed utilizzata per analizzare i dati visualizzati – per individuare i batteri sulla base della loro forma e distribuzione. Per “addestrare”, i ricercatori hanno alimentato la loro rete neurale con più di 25.000 immagini. Inoltre, queste immagini possono essere inviati in remoto, portando la competenza di altissimo livello ovunque sia disponibile Internet.