Si dimezza il numero dei nuovi casi giornalieri di positività al Covid individuati nel nostro Paese, mentre risale il numero dei decessi, secondo gli ultimi dati del Ministero della Salute. Intanto, una ricerca di un team di esperti dell’università di Udine si pone l’obiettivo di mettere a punto, anche grazie all’utilizzo dell’intelligenza artificiale, strumenti per conoscere meglio il decorso dell’infezione da Covid e identificare gli interventi più adeguati.
I dati
I nuovi casi Covid individuati nelle ultime 24 ore sono 15.089, quando ieri erano stati 34.444, mentre i decessi passano da 41 a 51.
I tamponi molecolari e antigenici effettuati sono 83.426 rispetto ai 170.238 del giorno precedente, mentre il tasso di positività scende dal 20,2% al 18,1%.
In aumento di cinque unità i pazienti in terapia intensiva, 216, mentre i ricoverati nei reparti ordinari sono 5.987 (288 in più).
Lo studio
Valutare con accuratezza la gravità della malattia da Covid, comprendere come l’organismo sta reagendo all’infezione, prevedere il decorso delle condizioni del paziente e identificare gli interventi più adeguati per limitare i danni provocati dalla risposta del corpo all’agente patogeno. Il tutto anche attraverso l’utilizzo dei sistemi di Intelligenza artificiale per incrociare grandi quantità di dati sierologici, clinici, molecolari e anagrafici. Sono gli obiettivi di un’inedita ricerca scientifica e pratica clinica, sviluppate da un team dell’Università di Udine e condensate nello studio di recente pubblicazione “Combining Deep Phenotyping of Serum Proteomics and Clinical Data via Machine Learning for Covid-19 Biomarker Discovery”. I primi risultati sono stati resi noti oggi al termine di un “lavoro di squadra portato avanti tra febbraio e settembre 2021 da 19 autori, ricercatori ed esperti dei Dipartimenti di Area Medica, Matematica-Informatica e Fisica dell’ateneo e dell’Azienda Sanitaria Universitaria Friuli Centrale (Asufc)”. Un progetto, spiegano i ricercatori “unico a livello internazionale per numerosità dei pazienti arruolati, ben 160, e dei parametri presi in considerazione e che, proprio grazie all’utilizzo di sistemi di Ai, ha permesso di comprendere meglio i meccanismi legati alla stratificazione del rischio“. “Riuscire a identificare prospetticamente i pazienti più fragili è fondamentale per poter programmare interventi adeguati e tempestivi”, ha sottolineato Antonio Paolo Beltrami, ricercatore al Dipartimento di Area Medica, ricordando che lo studio ha coinvolto prevalentemente uomini over 65 affetti dalle varianti alfa o delta. Tra gli obiettivi della ricerca, ha aggiunto Francesco Curcio, direttore del Dipartimento di Medicina di Laboratorio dell’Istituto di Patologia Clinica dell’Asufc, c’è anche l’identificazione di “nuovi potenziali biomarcatori e la definizione del rischio individuale di trovarsi in una fase iniziale di malattia non ancora sintomatica o la probabilità di ammalarsi in futuro”. “Gli strumenti innovativi cui siamo ricorsi per l’analisi dei dati – ha concluso Carlo Tascini, direttore della Sc Clinica Malattie infettive dell’Asufc – si configurano come modelli strategici per poter fronteggiare malattie ben più note del Covid, ma i cui meccanismi sono ancora oggi poco conosciuti”
