intelligenza artificiale
Salute

L'aspettativa di vita? La predice l'intelligenza artificiale

Il computer riesce a leggere molte più informazioni all'interno di una Tac rispetto a un medico. E può trarne previsioni sulla salute del paziente

Quanti anni vivrai? Per saperlo puoi rivolgerti alla cartomante o al tuo astrologo di fiducia, oppure potresti sottoporti all'attento esame di un robot che, dopo aver dato un'occhiata alle tue lastre e aver valutato lo stato di salute dei tuoi organi interni, sarà in grado di azzardare previsioni con una precisione del 70%, di sicuro meglio degli astri e dei tarocchi. Una nuova ricerca condotta all'Università australiana di Adelaide, i cui risultati sono stati pubblicati su Scientific Reports, dimostra che l'intelligenza artificiale può già essere di grande aiuto per la diagnosi precoce di malattie gravi e per capire quando è necessario un intervento medico.

Computer e medico a confronto

I ricercatori della Scuola di Salute Pubblica e della Scuola di informatica dell'Università di Adelaide, insieme a collaboratori australiani e internazionali, hanno utilizzato l'intelligenza artificiale per analizzare immagini mediche del torace di 48 pazienti. Da questo esame è stato possibile fare previsioni sui pazienti che sarebbero morti nel giro di cinque anni con una precisione del 69%. Secondo gli autori si tratta di un livello di accuratezza paragonabile a quello di un esame "manuale" eseguito da un medico.

"La valutazione accurata dell'età biologica e la previsione della longevità di un paziente è stata finora limitata dall'incapacità dei medici di guardare all'interno del corpo e valutare la salute di ciascun organo" commenta Luke Oakden-Rayner, radiologo e studente di dottorato presso l'Università di Adelaide, tra gli autori dello studio. "La nostra ricerca ha indagato l'uso dell'apprendimento profondo, un tecnica con la quale i sistemi informatici possono imparare a comprendere e analizzare le immagini". "Anche se per questo studio è stato utilizzato solo un piccolo campione di pazienti, la ricerca suggerisce che il computer ha imparato a riconoscere i modi complessi nei quali le malattie si presentano, attraverso le immagini, cosa che agli esperti umani richiede una lunga formazione", racconta Oakden-Rayner.

Merito dei Big Data

"Invece di concentrarsi sulla diagnosi delle malattie, i sistemi automatici sono in grado di prevedere i risultati medici in un modo in cui i dottori non sono addestrati a fare, incorporando grandi volumi di dati" e magari rilevando collegamenti che all'occhio umano possono sfuggire. "La nostra ricerca apre nuove strade all'uso dell'intelligenza artificiale per l'analisi di immagini mediche, e potrebbe offrire nuove speranze per la diagnosi precoce di malattie gravi, che richiedono interventi medici specifici".

Le immagini derivate da esami radiologici di routine, si legge nello studio, sono state largamente ignorate nel contesto della medicina di precisione e motivano l'uso di potenti tecniche di apprendimento automatiche applicate alle immagini radiologiche come base per la scoperta di nuovi e utili biomarcatori. I biomarcatori sono i segnali riscontrabili nel corpo del paziente della possibile esistenza di una patologia. In pratica l'analisi condotta dall'uomo, un radiologo in questo caso, è in grado di leggere solo una parte dei dati che possono essere di interesse all'interno per esempio di una Tac, che è un'immagine molto ricca di potenziali informazioni. L'intelligenza artificiale può farlo meglio e trarne previsioni sulla mortalità del paziente.

I ricercatori non hanno potuto identificare esattamente ciò che il sistema informatico è stato in grado di vedere nelle immagini per fare le sue previsioni, ma quelle più attendibili sono state fatte per i pazienti con gravi malattie croniche come l'enfisema e l'insufficienza cardiaca congestizia. "Predire il futuro di un paziente è utile perché può consentire ai medici di mettere a punto trattamenti su misura per il singolo", conclude Luke Oakden-Rayner. Lui e i suoi colleghi sperano di applicare le stesse tecniche per prevedere altre condizioni mediche importanti, come l'insorgenza dell'infarto. Per questo la prossima fase della loro ricerca riguarderà l'analisi di decine di migliaia di immagini di pazienti.

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