Intelligenza artificiale e machine learning: prende forma una nuova medicina

11:09 am

15 maggio 2018

L’intelligenza artificiale (o AI, dall’inglese Artificial Intelligence) procede a passi da gigante nel settore medico, dove nei prossimi anni la vedremo in vesti sempre più cruciali nei confronti di molte malattie, come, per esempio, tumori e squilibri metabolici. Si tratta piuttosto di un futuro prossimo dove personale sanitario e nuovi programmi informatici possano lavorare fianco a fianco, quasi a unire le loro menti, al fine di migliorare e anticipare la diagnosi, così come il livello di accuratezza nel monitoraggio delle terapie.  Ma qual è, nello specifico, il plus che l’AI ci offre nella tutela della nostra salute? Di cosa parliamo esattamente quando parliamo di intelligenza artificiale in medicina?

 

Algoritmi in “camice bianco”

Come in tutti i mestieri, è normale che anche un medico acquisisca competenze con l’esperienza. Esaminare ecografie, costruire quadri clinici a partire dai valori sballati del sangue, mettere in fila le storie dei pazienti: più questo “archivio” di informazioni si arricchisce, più il medico potrà considerarsi un esperto in materia.

Se invece di un singolo medico considerassimo numerosi medici o, ancora meglio, tutti i medici del pianeta o, addirittura, andassimo indietro nel tempo e considerassimo tutti i medici mai esistiti, ci ritroveremmo per le mani una mole di informazioni immensa e che in quanto tale non saremmo in grado di utilizzare.

È qui che la digitalizzazione e l’informatica ci vengono incontro. Oggi abbiamo infatti a disposizione sistemi di archiviazione che ci consentono di conservare e gestire una quantità di dati anche solo dieci anni fa inimmaginabile. In più, siamo nel pieno dello sviluppo di macchine ad apprendimento automatico, il cosiddetto machine learning, che dota i dispositivi dell’abilità di imparare anche senza essere stati esplicitamente programmati. Il device diventa cioè in grado di studiare i dati e riconoscere pattern ricorrenti al loro interno. Li impiega poi come materia prima per compiere predizioni di proprio pugno, in totale autonomia.

 

L’occhio clinico del computer sulla pelle

Molti di voi si saranno sottoposti alla mappatura dei nei: il dermatologo va a caccia di tutte le macchiette scure sulla nostra pelle e si sofferma sugli oggetti che, in base a un’analisi visiva (dimensioni, forma e colore di ciascuno) presentano un margine di pericolosità.

Ebbene, un team di ricercatori di Stanford ha appena riprodotto tale pratica in una versione automatizzata: ha cioè sviluppato un algoritmo per la diagnosi del melanoma. Per farlo, gli scienziati hanno dovuto costruire un archivio di quasi 130mila immagini corrispondenti a casi di diagnosi già confermata di tumori alla pelle e fare in modo che il sistema potesse riconoscere all’interno di nuove immagini dei nei potenzialmente pericolosi. I risultati? Positivi sin da subito, in quanto l’algoritmo ha raggiunto l’accuratezza del medico in carne e ossa.

Un risultato che potrebbe velocizzare e rendere anche più economica la diagnosi precoce di un tumore che – ricordiamo – è tra i peggiori di quelli a carico della pelle. E, pensandoci bene, potremmo arrivare presto all’app per smartphone dotata di questo algoritmo e capace di analizzarci grazie alla fotocamera.

 

Caccia al tumore al seno

Altro risultato interessante, portato a casa stavolta da un gruppo di ricerca dell’Università di Budapest, è lo sviluppo di un sistema per la detection e la valutazione dei noduli al seno. Un po’ sulla linea del caso precedente, l’algoritmo “sente” in piena autonomia quando, dinanzi alle immagini delle mammografie, c’è da preoccuparsi.

Con una sensibilità tale da scovare circa il 90% delle lesioni maligne nel dataset in esame e un margine di errore bassissimo sul versante dei falsi positivi.

 

Non solo cancro, non solo diagnosi

Come anticipato, l’applicazione dell’AI in medicina non è indirizzata solamente alla diagnosi precoce dei tumori. Un recente studio sulla tubercolosi, una grave patologia del tratto respiratorio, ha dimostrato per esempio che un computer “addestrato” attraverso la somministrazione di centinaia di radiografie ai polmoni (sia sani che colpiti dalla malattia) può migliorare l’accuratezza della diagnosi via via che vengono inseriti nuovi dati. Fino a raggiungere livelli di affidabilità paragonabili, quando non addirittura superiori, a quelli del medico in persona.

Oltre al versante della diagnosi, l’intelligenza artificiale può anche valutare “il polso” della situazione durante un trattamento farmacologico. In sintesi, misurare gli effetti di una terapia (per esempio, una chemioterapia) su uno specifico disturbo. Uno studio dell’Università di Manchester ci racconta, per esempio, come sia stato possibile farlo nel caso di alcune masse tumorali, sottoposte a misurazioni molto sofisticate attraverso gli “occhi” di un computer che ne valutasse l’evoluzione durante la cura.

L’approccio impiegato, in questo caso, è decisamente curioso: lo stesso che altri scienziati hanno messo a punto per lo studio della geografia di Marte, cioè per il rilevamento dei crateri e delle dune sulla superficie del pianeta.

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