La spin-off IUSS Deep Trace Technologies inserita tra le storie di innovazione selezionate per raccontare il comparto delle scienze della vita nel 2020 all’interno del Rapporto annuale sull’innovazione italiana, “100 Italian Life Sciences Stories”, promosso da Fondazione Symbola ed Enel, con la collaborazione di Farmindustria.
L’annuale viaggio nell’Innovazione Italiana dedicato, in questa edizione, alle tecnologie per la salute esplora, attraverso il racconto di cento storie di innovazione, un sistema che somma 1,8 milioni di lavoratori, un valore della produzione di 225 miliardi di euro nel 2018, un valore aggiunto di 100 miliardi di euro e che, considerando anche l’indotto, raggiunge il 10% del PIL. La Lombardia è la regione più sviluppata con un valore aggiunto di 25 miliardi di euro e 355mila addetti.
Il Rapporto è stato presentato ufficialmente lo scorso 10 maggio, da Ermete Realacci, presidente Fondazione Symbola e Francesco Starace, Amministratore Delegato e Direttore Generale Enel alla presenza di Maria Chiara Carrozza, presidente Consiglio Nazionale delle Ricerche e Massimo Scaccabarozzi, presidente Farmindustria.
Spin-off della Scuola Universitaria Superiore IUSS di Pavia, Deep Trace Technologies nasce nel 2018 sulle basi di ricerche portate avanti dal 2015. L’innovativa start-up combina l’intelligenza artificiale con le tecniche di imaging diagnostico. A differenza della comune diagnostica per immagini, che si trova spesso ad agire in situazioni già gravi o compromesse, l’intelligenza artificiale unita all’imaging consente di ottenere diagnosi predittive, capaci di rilevare l’insorgenza di una patologia ben prima che questa si manifesti. Un vantaggio temporale, quindi, che permette di battere la malattia sul tempo, intervenendo con cure mirate e personalizzate. TRACE4AD è stato il primo modello predittivo basato su un algoritmo di intelligenza artificiale sviluppato da Deep Trace Technologies per la diagnosi precoce dell’Alzheimer.
Sottoponendo immagini di risonanza magnetica e valutazione neuropsicologica all’algoritmo brevettato, il sistema ha dimostrato di saper individuare con due anni di anticipo l’insorgere della malattia, con una precisione superiore all’85%. Le tecniche sviluppate dalla start-up sono risultate efficaci anche nel combattere il Covid-19. Insieme a università e ospedali lombardi, infatti, è stato possibile addestrare un nuovo algoritmo che, dopo aver analizzato oltre 600 radiografie di polmoni di pazienti affetti da Covid-19, ha imparato a distinguere automaticamente i pazienti affetti da polmonite interstiziale da Coronavirus rispetto a soggetti con sintomi lievi o con polmonite di altra origine, facendo guadagnare tempo prezioso durante l’emergenza.
