Un software in grado di riconoscere precocemente la polmonite interstiziale nei pazienti in isolamento domiciliare.

Si chiama Vector, è nato alcuni anni fa dalla collaborazione fra la Reumatologia modenese e il dipartimento di Scienze e Metodi dell'Ingegneria di UniMoRe e oggi è stato sviluppato per l'identificazione precoce dei pazienti con polmonite da Covid. Lo studio è stato appena pubblicato sulla rivista scientifica Computers in Biology and Medicine a cura del gruppo di lavoro che coinvolge le strutture complesse di Reumatologia e di Pronto Soccorso dell'Azienda Ospedaliero-Universitaria di Modena e il dipartimento di Scienze e Metodi dell'Ingegneria dell'Università di Modena e Reggio Emilia. Come spiega Carlo Salvarani, direttore di Reumatologia e professore all'Università di Modena e Reggio, "le interstiziopatie polmonari secondarie a malattie reumatiche e la polmonite interstiziale da Sars-CoV-2 hanno in comune tra loro la presenza di suoni polmonari tipici, cosiddetti rantoli a velcro, il cui riscontro ci permette di identificare i pazienti in cui sia necessario un approfondimento".

Vista l'analogia tra le due patologie, "abbiamo testato il software nei pazienti che accedevano al Pronto Soccorso evidenziando una corretta identificazione della polmonite da Covid-19 in oltre il 75% dei casi". L'idea dello studio è nata dall'esigenza di dotare i medici incaricati di valutare i pazienti in isolamento domiciliare per Covid-19 di uno strumento che permettesse di individuare un'eventuale polmonite e di inviare quindi tali pazienti in Pronto soccorso in tempo utile. Uno dei test di screening attualmente utilizzati per i pazienti che accedono in Pronto soccorso è l'ecografia polmonare, che fornisce ottimi risultati.

Tuttavia, questo esame richiede apparecchiature dedicate, una formazione specifica e difficilmente può essere utilizzata in ambito extraospedaliero, in particolare è di ardua esecuzione nei pazienti in isolamento domiciliare. Come sottolinea Fabrizio Pancaldi, professore al dipartimento di Scienze e Metodi dell'Ingegneria di UniMoRe, "recenti studi sull'artrite reumatoide e sulle malattie polmonari interstiziali hanno dimostrato che i suoni polmonari possono essere rilevati automaticamente da algoritmi opportunamente sviluppati. Scopo del lavoro era dimostrare che i suoni polmonari patologici evidenziati nei pazienti affetti da polmonite da Covid-19 possono essere rilevati dalla stessa classe di algoritmi".

Il software "ha confermato un'accuratezza diagnostica elevata, nonostante le difficoltà di auscultazione in un ambiente 'difficile' come quello del Pronto Soccorso. Fra i possibili sviluppi futuri c'è anche la possibilità di auscultazione da parte di un familiare e l'invio della registrazione direttamente al medico, che potrà analizzarla e valutare 'a distanza' la necessità di un intervento".