Proroga fino al 31 ottobre 2020 anche per le revisioni scadute
Revisioni rinviate
La norma del Decreto Cura-Italia (in vigore dal 17 marzo 2020 dopo la pubblicazione in GU) che rinvia di qualche mese la scadenza delle revisioni auto è il comma 4 dell’art. 92 recante ‘Disposizioni in materia di trasporto stradale e trasporto di pubblico di persone’, secondo cui “è autorizzata fino al 31 ottobre 2020 la circolazione dei veicoli da sottoporre entro il 31 luglio 2020 alle attività di visita e prova di cui agli articoli 75 e 78 del Codice della Strada, ovvero alle attività di revisione di cui all’articolo 80 del medesimo codice”. Gli articoli 75, 78 e 80 del CdS riguardano rispettivamente: 1) l’accertamento dei requisiti di idoneità alla circolazione e omologazione dei veicoli (collaudo); 2) le modifiche delle caratteristiche costruttive dei veicoli in circolazione e aggiornamento della carta di circolazione; 3) le revisioni. Quindi tutte le scadenze fino al 31 luglio che riguardano tali pratiche sono rinviate al prossimo 31 ottobre 2020.
COSA CAMBIA PER
CHI DEVE FARE LA
REVISIONE AUTO
Ricordiamo che la revisione auto va fatta – ogni quattro, due oppure ogni anno in base all’età e alla tipologia del veicolo – entro il mese corrispondente al rilascio della carta di circolazione o corrispondente all’ultima revisione. Pertanto le revisioni i cui termini sono stati prorogati riguardano: 1) auto, ciclomotori e motocicli immatricolati da marzo a luglio 2016. O sottoposti a ultima revisione da marzo a luglio 2018; 2) le tipologie di veicoli elencate nel comma 4 dell’art. 80 del Codice della Strada sottoposte a ultima revisione da marzo a luglio 2019. Le vetture interessate dal rinvio sono dunque autorizzate a effettuare la revisione auto (o moto, o autocarro, ecc.) entro il 31 ottobre 2020 senza incorrere in alcuna sanzione. Il rispetto delle naturali scadenze delle revisioni, salvo ulteriori rinvii che NON ci auguriamo, dovrebbe pertanto riprendere dal prossimo mese di agosto.
Attenzione: il MIT ha specificato tramite circolare che beneficiano della proroga al 31 ottobre 2020 anche i veicoli con revisione già scaduta in qualsiasi data antecedente al 17 marzo 2020 (data di entrata in vigore del decreto), compresi quelli che hanno già prenotato una visita presso gli uffici della Motorizzazione entro il 31 luglio 2020.
Monitoraggio delle polmoniti in 15-20 minuti al Campus Bio-Medico
Diagnosi precoce Covid-19
Per la prima volta in Europa il Policlinico Universitario Campus Bio-Medico acquisisce un software di intelligenza artificiale per l’allerta precoce in grado di individuare i casi positivi di polmonite da Covid-19 con una sensibilità del 98.5%.
Combinando il dato fornito dal software di intelligenza artificiale sulle TC con i tamponi positivi e le altre evidenze fornite dai sintomi, si può raggiungere una corretta diagnosi di Covid-19 nel 97% dei casi.
COME FUNZIONA
Partendo dall’analisi delle immagini della TC polmonare l’algoritmo di intelligenza artificiale, elaborato in Cina a partire da una base di 1000 casi clinici di pazienti affetti da Covid-19, è in grado rispondere in appena 20 secondi.
Attraverso meccanismi di “machine learning” che effettuano un triage di tutte le TC polmonari realizzate nell’ospedale il software ne analizza i lobi, la densità, la localizzazione e altre caratteristiche delle lesioni. Il sistema è in grado di “tararsi” e migliorare progressivamente l’accuratezza finale del dato acquisito, riuscendo così a dare risposte precise e attendibili.
Il sistema di intelligenza artificiale, oltre a fornire la risposta immediata sul tipo di polmonite (virale da Covid-19 vs. altre patologie), è in grado di calcolare il volume di compromissione polmonare espresso in cm cubici e di fornire pertanto una valutazione di prognosi, miglioramento o peggioramento della situazione del paziente.
Una volta individuato il caso di lesione da Covid-19 il software invia automaticamente un alert alla postazione del medico radiologo indicando come positivo il caso.
Con questo nuovo processo i medici radiologi potranno concentrarsi immediatamente sui casi positivi, con una attendibilità del 98.5%, e verificarli direttamente. Generalmente la lettura delle TC è un lavoro gravoso per il medico radiologo e richiede tempo per un’analisi accurata, può impegnare fino a 15-20 minuti di lavoro umano per ciascuna TC che deve essere refertata.
I VANTAGGI
Grazie all’identificazione rapida dei casi positivi i medici radiologi possono attivare tempestivamente il trasferimento dei pazienti positivi negli ospedali specializzati Covid-19, oltre a instaurare le misure di quarantena e trasferire i pazienti in isolamento evitando il più possibile la contaminazione degli ambienti e il contagio di altri soggetti.
Il sistema basato sull’intelligenza artificiale offre un importante supporto alla gestione dell’emergenza.
Attraverso un confronto immediato tra la prima TC e gli esami di controllo dei pazienti ricoverati, infatti, il sistema permette di identificare in circa il 42% dei casi, i quadri di miglioramento dei pazienti ricoverati: in questo modo, quando il quadro clinico del paziente è ancora stabile e ancor prima che abbia un tampone negativo, è possibile stabilire quali di essi sono in miglioramento e possono essere trasferiti dalla terapia intensiva a quella sub-intensiva, liberando posti letto preziosi e rendendo più efficiente l’intero ospedale.
il Policlinico Universitario Campus Bio-Medico mette questo importante sistema di intelligenza artificiale a disposizione di tutte le strutture sanitarie laziali e nazionali.
Le Radiologie degli altri nosocomi potranno fornire le immagini dei loro pazienti e gli esperti del Policlinico Campus Bio-Medico forniranno un riscontro.
I SUCCESSI IN CINA
Il sistema è già stato utilizzato in 40 ospedali cinesi, dentro e fuori le aree dell’epidemia. Sono stati avviati 32 progetti di ricerca e finora pubblicati 15 lavori, di cui 2 articoli pubblicati su riviste scientifiche. Il sistema ha già ottenuto il riconoscimento di 2 brevetti.
IL RUOLO DELLA AI NELLA DIAGNOSTICA PER IMMAGINI
La diagnostica per Immagini è uno dei settori medici più coinvolti dallo sviluppo di algoritmi di Intelligenza Artificiale (AI), proposti in questa fase per sostenere ed aiutare concretamente i radiologi, riducendo il peso del carico di lavoro nei compiti semplici e ripetitivi e permettendo di dedicare le risorse a procedure di maggiore complessità diagnostica ed interventistica.
l machine learning, vale a dire l’apprendimento automatico dei computer a partire dalle immagini e il deep learning, ottenuto on l’uso di reti neurali artificiali multistrato, soprattutto se accoppiate alla radiomica, l’estrazione di caratteristiche quantitative dalle immagini e la loro associazione a specifici profili genetici (radiogenomica), sono l’attuale frontiera della Radiologia, in questo caso messa al servizio dell’emergenza sanitaria COVID-19.