{"id":15783,"date":"2024-06-10T15:02:45","date_gmt":"2024-06-10T14:02:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.aitertc.it\/web\/?p=15783"},"modified":"2024-09-05T09:33:05","modified_gmt":"2024-09-05T08:33:05","slug":"comparing-visual-and-software-based-quantitative-assessment-scores-of-lungs-parenchymal-involvement-quantification-in-covid-19-patients","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.aitertc.it\/web\/2024\/06\/10\/comparing-visual-and-software-based-quantitative-assessment-scores-of-lungs-parenchymal-involvement-quantification-in-covid-19-patients\/","title":{"rendered":"Comparing Visual and Software-Based Quantitative Assessment Scores of Lungs’ Parenchymal Involvement Quantification in COVID-19 Patients"},"content":{"rendered":"\t\t
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L’8 maggio 2024 \u00e8 stato pubblicato, sulla rivista Diagnostics<\/a><\/strong>, l’ultimo lavoro scientifico scritto dalla squadra AITeRTC dal titolo Comparing Visual and Software-Based Quantitative Assessment Scoresof Lungs’ Parenchymal Involvement Quantificiation in Covid-19 patients<\/a><\/strong>.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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L’articolo, disponibile in versione open access, riporta uno studio retrospettivo monocentrico condotto su 90 pazienti presso l’ASST Spedali Civili di Brescia.<\/p>

L’obiettivo dello studio \u00e8 stato quello di comparare due metodi di quantificazione del parenchima polmonare affetto da Covid-19: il primo metodo si basa su uno score visivo valutato dai medici radiologi (VQAS, Visual Quantitative Assessment Score), mentre il secondo utilizza due software di intelligenza artificiale, uno semiautomatico e uno automatico (SBQAS, Software-Based Quantitative Assessment Score). I software analizzati nello studio sono Icolung<\/a> e CT-COPD<\/a>.<\/p>

I criteri di inclusione sono stati i seguenti: aver eseguito una TC del torace senza mezzo di contrasto tra marzo e giugno 2021, avere una diagnosi di Covid-19 tramite PCR-RT e avere un’et\u00e0 superiore ai 18 anni.<\/p>

Il VQAS \u00e8 stato effettuato in doppio cieco da due medici radiologi con pi\u00f9 di dieci anni di esperienza, mentre il SBQAS \u00e8 stato eseguito da due TSRM debitamente formati, anch’essi in doppio cieco.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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L’analisi statistica \u00e8 stata condotta utilizzando l’ICC (Interclass Correlation Coefficient) e il Bland-Altman Plot.<\/p>

Il punteggio di “agreement” tra i radiologi (R1 e R2) per il VQAS \u00e8 risultato buono (ICC = 0,871), mentre per il SBQAS tra i due software \u00e8 stato moderato (ICC = 0,584). La concordanza tra Icolung e la mediana delle valutazioni visive (Median R1-R2) \u00e8 risultata buona (ICC = 0,885). La corrispondenza tra CT-COPD e la mediana del VQAS (Median R1-R2) \u00e8 risultata moderata (ICC = 0,622).<\/span><\/p>

In conclusione, questo studio ha dimostrato una moderata e buona concordanza tra il VQAS e il SBQAS, evidenziando l’utilizzo di questo approccio come strumento prezioso per la gestione dei pazienti con COVID-19. Infine, la combinazione di strumenti di intelligenza artificiale con l’esperienza del medico pu\u00f2 portare a diagnosi e piani di trattamento pi\u00f9 accurati per i pazienti.<\/span><\/p>

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