L’intelligenza artificiale in medicina migliora le predizioni di rischio cardiaco

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Uno studio pubblicato su Plos One all’inizio di questo mese rivela una volta di più  come sia essenziale che i medici un po’ “all’antica” si aprano all’impiego dell’intelligenza artificiale in medicina. Il titolo dell’articolo è “Can machine-learning improve cardiovascular risk prediction using routine clinical data?” cioè “può l’apprendimento automatico migliorare le predizioni di rischio cardiovascolare usando i dati clinici?“.
Innanzitutto che cos’è l’apprendimento automatico? Si tratta di un insieme di metodi sviluppati negli ultimi decenni in varie comunità scientifiche con diversi nomi come: statistica computazionale, riconoscimento di pattern, reti neurali artificiali, filtraggio adattivo, teoria dei sistemi dinamici, elaborazione delle immagini, data mining, algoritmi adattivi, ecc; che “fornisce ai computer l’abilità di apprendere senza essere stati esplicitamente programmati“. (cit. Wikipedia).
Si tratta dei primi passi di approccio nel campo dell’Intelligenza artificiale. Il titolo dello studio il cui autore principale è Stephen Weng, un epidemiologo presso l’Università di Nottingham è in forma di domanda ma i loro risultati portano alla conclusione che l’intelligenza artificiale fa meglio dei medici umani nell’individuare i pazienti a rischio. Importante sottolineare che lo studio non venga da un ingegnere che vuole mandare i medici in pensione, quello che Weng, ma anche altri medici non coinvolti nello studio che hanno accolto positivamente i risultati, vogliono dire è che i medici si devono aprire all’importante aiuto che può venire loro dall’intelligenza artificiale.
In che modo i computer con l’apprendimento automatico hanno fatto meglio degli umani
Sono stati presi quattro diversi algoritmi di intelligenza artificiale basati su alcuni dei metodi citati nella definizione che ho citato, sono stati dati in pasto i dati medici elettronici di 378.256 pazienti britannici risalenti al 2005. Più di tre quarti dei dati sono stati usati per far imparare agli algoritmi che così hanno costruito da soli le loro linee guida per fare previsioni. Previsioni su cosa? su chi di quei pazienti avrebbe avuto infarti entro dieci anni. Poi sul quarto di record restanti le macchine hanno fatto previsioni. Il risultato è stato che tutti gli algoritmi hanno fatto significativamente meglio di quello che hanno fatto i medici umani seguendo le linee guida congiunte fornite dalla ACC/AHA (American College of Cardiology e American Heart Association).
Il motivo non è misterioso, i computer hanno preso in esame più parametri di quanto non facciano le linee guida fornite ai medici, non per pigrizia, ma per il semplice fatto che in questo gli stupidi computer sono meglio di noi, mettere in relazione una mole enorme di dati e trarne schemi. Evidentemente questa superiorità si rivela vincente nel fare predizioni che possono salvare vite, perchè il corpo umano è un sistema complesso in cui tantissime variabili concorrono a stabilire il grado di rischio vascolare, noi abbiamo imparato a conoscere tutti questi fattori, tutte queste interazioni incrociate, ma sono troppe per valutarle tutte a mente con efficacia. Ben venga quindi l’impiego di sistemi di apprendimento automatico che affianchino (non sostituiscano) il medico.

Roberto Todini

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