Paolo Navalesi direttore della Covid-19 Veneto Icu Network
Paolo Navalesi direttore della Covid-19 Veneto Icu Network

Padova, 23 settembre 2021 - Una macchina che impara, grazie ad un super algoritmo, e fornisce una previsione di rischio sulla mortalità per Covid 19. Lo studio è stato messo a punto dell'Università di Padova.
Grazie all'utilizzo del Machine learning ed in particolare dell'algoritmo Super learner, è possibile identificare preventivamente chi tra i ricoverati per Covid 19 è maggiormente a rischio di eventi fatali. Lo spiega lo studio 'Covid-19 ICU mortality prediction: a machine learning approach using SuperLearner algorithm', curato da Paolo Navalesi, direttore della Covid-19 Veneto Icu Network, e da Dario Gregori, direttore dell'unità di biostatistica epidemiologia e sanità pubblica del dipartimento di scienze cardio-toraco-vascolari e sanità pubblica dell'Università di Padova, pubblicato sulla rivista 'Journal of Anesthesia, Analgesia and Critical Care'. "È importante sottolineare come la consapevolezza della necessità di far rete stia diventando il nuovo modus operandi per far fronte anche alle sfide delle emergenze epidemiologiche", spiega Navalesi. 
"Nemmeno le Unità di terapia intensiva sono più un'isola all'interno degli ospedali. Mai come in questi mesi la loro funzione e operatività è stata al centro dell'attenzione pubblica". Di fatto, "le 25 Unità operative del Veneto lavorano già in rete per raccogliere i dati di ogni ricoverato" e "per questo studio abbiamo chiesto il coinvolgimento dei colleghi di Milano".

Studiati i casi di 1616 pazienti ricoverati in terapia intensiva

La relazione studiata è stata quella tra le caratteristiche dei pazienti e i casi di mortalità, prendendo in esame età, genere, punteggio di valutazione dell'insufficienza d'organo, necessità di ventilazione meccanica invasiva, ventilazione meccanica non invasiva, ossigenazione extracorporea a membrana, emofiltrazione venoso-venosa continua, tracheostomia, reintubazione, posizione prona durante la degenza in terapia intensiva e riammissione in terapia intensiva. Lo studio si è basato sui dati di 1.616 pazienti ricoverati nelle terapie intensive venete e dell'Irccs Ca'Granda Ospedale Maggiore Policlinico di Milano, dal 28 febbraio 2020 al 4 aprile 2021. I tre diversi modelli di Machine learning utilizzati hanno tutti evidenziato l'età come il parametro predittivo più importante sulla mortalità dei pazienti.