Valutare la polmonite da COVID-19 con software di analisi delle immagini
Uno studio valuta l'uso del software Z2 per valutare la gravità della polmonite da COVID-19.
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Indice
La pandemia di COVID-19 è iniziata alla fine del 2019 quando il virus è stato rilevato per la prima volta a Wuhan, in Cina. Si è diffuso rapidamente in tutto il mondo, portando a milioni di infezioni e a un numero significativo di morti. In Giappone, il primo caso è stato riportato a gennaio 2020. Entro aprile 2023, oltre 33 milioni di persone avevano contratto il virus, con oltre 74.000 vite perse. Man mano che la pandemia avanzava, soprattutto con l'emergere della variante Omicron, la gravità dei casi ha cominciato a cambiare, portando a un calo dei casi di Polmonite severa. Gli sforzi di vaccinazione sono aumentati, portando a una decisione di trattare il COVID-19 in modo simile all'influenza entro maggio 2023.
Questo articolo discute uno studio condotto in un ospedale cittadino in Giappone per vedere se il software di analisi delle immagini esistente potesse aiutare nella valutazione dei casi di COVID-19, in particolare prima che la variante Delta diventasse diffusa.
Contesto
Le infezioni da COVID-19 possono portare a gravi complicazioni, in particolare la polmonite, soprattutto tra gli adulti più anziani. Identificare se un paziente ha sintomi lievi o gravi è fondamentale, poiché aiuta a allocare efficacemente le risorse mediche. Di solito, i fornitori di assistenza sanitaria valutano la gravità del COVID-19 basandosi sui sintomi dei pazienti, età, problemi di salute preesistenti, esami del sangue e scansioni CT del torace. Tuttavia, la valutazione delle immagini CT si basa molto sull'ispezione visiva, che a volte può essere imprecisa e richiedere tempo.
Molti studi hanno indagato modi per valutare la gravità della polmonite da COVID-19 attraverso l'analisi delle scansioni CT del torace. Tuttavia, gli strumenti utilizzati e i metodi di valutazione spesso differiscono, portando a una mancanza di standardizzazione nelle pratiche cliniche.
Un software, Ziostation2 (Z2), è stato introdotto in circa 300 strutture sanitarie in Giappone. È stato originariamente sviluppato per misurare condizioni polmonari come l'enfisema. Questo software può evidenziare le aree nei polmoni colpite da polmonite, consentendo il calcolo del rapporto di volume della polmonite (PVR). Tuttavia, ci sono stati pochi studi che utilizzano Z2 specificamente per la valutazione della polmonite da COVID-19.
Scopo dello Studio
L'obiettivo di questo studio era stabilire come valutare efficacemente la polmonite da COVID-19 utilizzando il software Z2. I ricercatori miravano a trovare le giuste impostazioni nel software che corrispondessero alle valutazioni visive comunemente utilizzate negli ospedali.
Progettazione e Partecipanti dello Studio
Lo studio ha seguito linee guida etiche e ha ricevuto le approvazioni necessarie. Ha utilizzato dati di imaging e cartelle cliniche elettroniche di pazienti diagnosticati con COVID-19 che necessitavano di scansioni CT toraciche tra gennaio 2020 e gennaio 2021.
Per essere inclusi nello studio, i pazienti dovevano essere diagnosticati tramite un test di reazione a catena della polimerasi, e quelli con polmonite rilevata nelle loro scansioni CT sono stati selezionati. I pazienti che avevano effettuato le loro scansioni CT iniziali in altri ospedali o non mostravano segni di polmonite sono stati esclusi. Alla fine, 53 pazienti sono stati coinvolti nello studio.
I ricercatori hanno classificato la gravità del COVID-19 basandosi sui livelli di ossigeno nel sangue e altri indicatori clinici. Hanno anche raccolto dati su sintomi, storia sanitaria, risultati degli esami del sangue e l'evoluzione della malattia dalle cartelle cliniche.
Processo di Scansione CT
Le scansioni CT toraciche sono state effettuate utilizzando macchine CT avanzate. Sono state utilizzate impostazioni specifiche per ottenere le immagini, e non sono stati utilizzati agenti di contrasto durante le scansioni. Le immagini sono state valutate utilizzando un sistema di archiviazione delle immagini che ha consentito una revisione facile dei risultati CT.
Due radiologi hanno analizzato indipendentemente le immagini CT per segni di polmonite, cercando indicatori specifici come opacità a vetro smerigliato e consolidamenti. Per un sottoinsieme di 10 pazienti, hanno misurato il PVR utilizzando uno strumento di disegno a mano libera. Questo ha coinvolto la marcatura delle aree nei polmoni che mostravano segni di polmonite.
Il software Z2 è stato quindi utilizzato per elaborare le scansioni, catalogando diverse aree del polmone in base alle misurazioni di densità. I ricercatori hanno impostato vari limiti per ciò che sarebbe stato considerato aree colpite dalla polmonite e hanno confrontato i risultati con le valutazioni visive.
Analisi Statistica
I ricercatori hanno condotto test statistici per confrontare i dati raccolti da casi lievi rispetto a casi gravi di COVID-19. Hanno utilizzato test di correlazione per vedere quanto bene i risultati di Z2 corrispondessero alle valutazioni visive dei radiologi. Hanno anche utilizzato la regressione logistica per valutare come fattori come età, sesso e condizioni di salute preesistenti influenzassero l'accuratezza delle misurazioni di Z2.
Risultati
Dal gruppo iniziale di pazienti, 53 sono stati inclusi nell'analisi finale. Questi pazienti avevano vari background e condizioni di salute. Lo studio non ha trovato differenze significative nei sintomi tra i casi lievi e gravi, anche se le distinzioni nei giorni dall'insorgenza dei sintomi e la presenza di problemi di salute preesistenti erano notevoli.
I ricercatori hanno scoperto che le misurazioni di Z2 mostrano una forte correlazione con le valutazioni visive dei radiologi, in particolare quando il limite era impostato a -600 unità Hounsfield (HU). Questo suggeriva che Z2 potesse essere utilizzato in modo efficace per valutare la gravità della polmonite associata al COVID-19.
Utilizzando Z2, il rapporto di volume della polmonite aveva un'accuratezza maggiore nel determinare la gravità della malattia rispetto ai metodi di punteggio visivo tradizionali. Il software ha anche mostrato risultati promettenti nella sua capacità di identificare aree di preoccupazione, suggerendo il suo potenziale per aiutare nelle decisioni cliniche.
Discussione
Valutare la polmonite da COVID-19 è essenziale per determinare le strategie di cura del paziente. I metodi tradizionali si basano su valutazioni visive, che possono essere soggettive e incoerenti. Utilizzando software come Z2, i fornitori di assistenza sanitaria potrebbero standardizzare le valutazioni e potenzialmente migliorare l'accuratezza delle valutazioni.
Studi precedenti hanno evidenziato le sfide nel punteggiare visivamente la gravità della polmonite e la necessità di un approccio più coerente. Z2 ha dimostrato di poter fornire misurazioni quantificabili che potrebbero integrare le valutazioni visive, riducendo potenzialmente il carico di lavoro su radiologi e personale medico.
Lo studio ha notato che Z2 a volte ha identificato erroneamente alcune aree, richiedendo correzioni manuali. Tuttavia, le prestazioni complessive del software sono state favorevoli, offrendo uno strumento di misurazione più preciso per valutare la polmonite da COVID-19.
Limitazioni
Lo studio ha avuto alcune limitazioni. Ha incluso un numero relativamente ridotto di pazienti da una singola struttura, il che potrebbe influenzare la generalizzabilità dei risultati. Inoltre, il processo di valutazione ha comportato correzioni manuali effettuate da un solo radiologo e l'impatto delle differenze tra i radiologi non è stato esplorato completamente.
Inoltre, mentre lo studio ha stabilito un limite per la valutazione della polmonite utilizzando Z2, non ha convalidato questi risultati attraverso esami istologici. Invece, ha assunto che le aree identificate dal software corrispondessero alla polmonite da COVID-19.
Conclusione
Questo studio ha identificato con successo le condizioni ottimali per utilizzare il software Z2 per valutare la polmonite da COVID-19. I risultati indicano che Z2 potrebbe essere uno strumento prezioso in contesti clinici, offrendo valutazioni quantitative che potrebbero migliorare il processo di valutazione.
Con le strutture sanitarie che continuano ad adattarsi alle sfide del COVID-19, sfruttare la tecnologia esistente come Z2 può fornire un modo per semplificare la valutazione della polmonite associata al virus. Adottando questa metodologia, i fornitori di assistenza sanitaria possono ridurre il carico di lavoro sul personale migliorando al contempo l'accuratezza delle valutazioni cliniche.
La ricerca continua e il perfezionamento di strumenti come Z2 saranno essenziali mentre il mondo continua a navigare nelle complessità del COVID-19 e del suo impatto sulla salute dei pazienti.
Titolo: Quantitative analysis of chest computed tomography of COVID-19 pneumonia using a software widely used in Japan
Estratto: This study aimed to determine the optimal conditions to measure the percentage of area considered as pneumonia (pneumonia volume ratio, PVR) and the computed tomography (CT) score due to coronavirus disease 2019 (COVID-19) using the Ziostation2 image analysis software (Z2; Ziosoft, Tokyo, Japan), which is popular in Japan, and to evaluate its usefulness in assessing the clinical severity. We included 53 patients (41 men and 12 women, mean age: 61.3 years) diagnosed with COVID-19 using the polymerase chain reaction who had undergone chest CT and were hospitalized between January 2020 and January 2021. Based on the COVID-19 infection severity, the patients were classified as mild (n=38) or severe (n=15). For 10 randomly selected samples, the PVR and CT scores by Z2 under different conditions and the visual simple PVR and CT scores were compared, and the conditions with the highest statistical agreement were determined. The usefulness of the clinical severity assessment based on PVR and CT scores using Z2 under the determined conditions was statistically evaluated. The best agreement with the visual measurement was achieved by the Z2 measurement condition of [≥] -600 HU. The areas under the receiver operating characteristic curves, the Youden index, and the sensitivity, specificity, and p-values of PVR and CT scores by Z2 were as follows: PVR; 0.881, 18.69, 66.7, 94.7, and
Autori: Minako Suzuki, Y. Fujii, Y. Nishimura, K. Yasui, H. Fujisawa
Ultimo aggiornamento: 2023-06-27 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.06.22.23291669
Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.06.22.23291669.full.pdf
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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