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L’IA vi dice se e quando morirete

Dataset, training degli algoritmi, intelligenza artificiale e deep learning per la diagnosi precoce delle malattie e del loro effetto sull'organismo

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“Calcola la data della tua morte”, “Scopri quando morirai”, “Quanto ti resta da vivere?”. Software di questo tipo sono vecchi tanto quanto l’arrivo dell’informatica nel mondo consumer: dapprima come eseguibili, poi sotto forma di applicazioni Web, che digerendo alcune informazioni come la data di nascita e le abitudini di una persona sarebbero in grado di prevederne la data della morte. Semplici giochini da liquidare con una risata. Forse macabra, ma pur sempre una risata.

Il progetto messo in campo da un team della University of Adelaide è invece ben più serio e, da un certo punto di vista, inquietante. Si tratta di un’intelligenza artificiale in grado di stabilire se il decesso di un soggetto è vicino, analizzando l’esito di esami diagnostici di tipo radiologico, in particolare la tomografia computerizzata condotta sugli organi. Il sistema è stato messo alla prova con i referti appartenenti a 48 pazienti, restituendo una previsione che si è poi rivelata azzeccata nel 69% dei casi. Secondo i responsabili dell’iniziativa, una precisione del tutto simile a quella delle stime compiute da personale medico esperto.

Proviamo a vedere la questione da una prospettiva differente: gli algoritmi possono tornare utili in qualità di alleati nel processo di diagnosi, abbattendo così la percentuale di errore potenziale nella lettura degli esami e aiutando il personale a prendere decisioni in tempi stretti, intervenendo laddove necessario prima che si verifichi un aggravarsi delle condizioni. Così il dott. Luke Oakden-Rayner ne illustra la finalità.

Prevedere il futuro di un paziente è utile poiché consente ai dottori di perfezionare i trattamenti sulla base dello specifico individuo. Anziché focalizzare l’attenzione sulla diagnosi delle malattie, i sistemi automatici sono in grado di anticiparne le evoluzioni in un modo che va oltre le capacità dei medici, facendo leva su enormi quantità di dati e identificandone i pattern contenuti.

Un approccio tipico del deep learning e del machine learning, dunque, dove un software migliora le proprie capacità di analisi ed elaborazione individuando pattern all’interno di grandi dataset, in questo caso composti da referti medici e cartelle cliniche.

I test sono stati condotti su pazienti affetti da enfisema. Il training degli algoritmi è stato effettuato dando loro in pasto oltre 16.000 immagini in cui erano rappresentati gli effetti della patologia sugli organi. Così il sistema ha imparato a riconoscerne i tratti comuni e a individuarli in modo preciso, offrendo una previsione delle modalità con le quali la malattia sarebbe progredita.

L’obiettivo dei responsabili è dunque quello di dare una spinta decisiva alla ricerca medica, applicando un metodo simile non alle singole patologie, bensì all’individuazione dei problemi più svariati che affliggono la salute. Prosegue Oakden-Rayner.

La nostra ricerca favorisce l’impiego delle tecnologie di intelligenza artificiale nell’analisi delle immagini mediche, offrendo una nuova speranza per la diagnosi precoce di malattie gravi che richiedono interventi specifici di tipo medico.

Immagine: pixelparticle / Shutterstock • Notizie su: