Come intelligenza artificiale e machine learning cambieranno la medicina

Gli algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico trovano sempre pių spazio all'interno dei corridoi degli ospedali. Ecco come viene utilizzata
Come intelligenza artificiale e machine learning cambieranno la medicina FASTWEB S.p.A.

Tra la miriade di settori interessati dagli sviluppi dell'intelligenza artificiale e del machine learning, molto probabilmente il settore medico è quello che ne ha tratto maggior vantaggio. Da tempo, ormai, gli algoritmi di AI e apprendimento automatico hanno fatto il loro ingresso all'interno dei centri di ricerca medici e dei reparti ospedalieri, con risultati tangibili non solo a livello sperimentale, ma anche nella vita di tutti i giorni.

Grazie al machine learning, ad esempio, un iPhone è in grado di riconoscere celle tumorali all'interno di un campione di tessuti organici; uno smartwatch è in grado di rilevare aritmie cardiache e avvisarti di un infarto in corso – o in arrivo – e salvarti la vita. L'intelligenza artificiale, poi, può essere utilizzata per rendere più efficienti i sistemi di risposta automatici dei numeri di emergenza e aiutare le persone in difficoltà a ricevere l'aiuto necessario nel minor tempo possibile. Per non parlare, poi, delle app per smettere di fumare che, basandosi sui dati degli altri utenti e sulle tue abitudini, ti forniscono un percorso personalizzato per riuscire a farla finita con il tabacco.

Insomma, un inizio più che promettente, con intelligenza artificiale e machine learning che promettono di giocare un ruolo più che decisivo nella prevenzione dei tumori e nella prevenzione degli infarti da qui a qualche anno. Nel presente, però, IA e apprendimento automatico sono utilizzati in molti campi del settore medico: scopriamone alcuni insieme.

Corti, l'assistente a intelligenza artificiale per i numeri di emergenza

 

 

Nel caso capitiate a Copenhagen e, malauguratamente, doveste chiamare il 112 (numero di emergenza per entrare in contatto con servizi medici o di polizia) ad ascoltarvi non ci sarà solamente un interlocutore umano. All'altro capo della cornetta, infatti, troverete anche Corti, un assistente per le emergenze a intelligenza artificiale in grado di estrapolare informazioni dalla vostra conversazione e fornire agli addetti umani informazioni utili per soccorrervi nel minor tempo possibile. Come sottolineano i responsabili di Corti e del servizio di gestione emergenze della capitale danese, la collaborazione con la controparte umana consente all'assistente AI di migliorare le proprie risposte chiamata dopo chiamata, così da diventare sempre più preciso e di aiuto nel corso del tempo.

L'AI per la prevenzione del tumore ai polmoni

 

Funzionamento di radIO per la prevenzione dei tumori

 

A febbraio 2018, il dipartimento del governo di Mosca ha rilasciato una serie di algoritmi di intelligenza artificiale e deep learning in grado di aiutare i centri di cura con la diagnosi precoce del cancro ai polmoni. La diagnosi precoce è un alleato fondamentale per la prevenzione di qualunque forma di tumore, e in particolare per quelli che colpiscono il nostro apparato respiratorio. RadIO (questo il nome del tool a intelligenza artificiale rilasciato su GitHub) riesce in questa impresa analizzando alcuni dati clinici di un possibile paziente – radiografie, analisi e così via – e confrontandoli con serie storiche di dati relativi a malati di cancro. Il tutto con una velocità impressionante: secondo i suoi creatori, la scansione e l'analisi delle radiografie degli abitanti di Mosca – 13 milioni di persone – potrebbe avvenire nell'arco di appena 30 minuti. Se queste performance fossero confermate a livello clinico-ambulatoriale e non solo sperimentale, si potrebbero analizzare le radiografie di 1,3 miliardi di persone in circa 3.000 minuti, ossia poco più di 2 giorni. Da qui si potrebbero individuare i soggetti più a rischio e sottoporli a cure preventive per evitare l'insorgenza della malattia e fare vera prevenzione dei tumori.

Art medical, l'AI per salvare vite in ospedale

 

Art Medical

 

Sembrerà strano dirlo, ma gran parte dei pazienti ricoverati in ospedale corre gravi rischi di contrarre malattie infettive di ogni tipo. A causa delle cure cui sono sottoposti, infatti, i pazienti si ritrovano con difese immunitarie molto basse, restando esposti così al rischio di ammalarsi e vedere le proprie condizioni peggiorare per cause del tutto slegate alla loro condizione iniziale. Proprio per evitare che ciò possa accadere, la startup statunitense Art Medical ha messo a punto algoritmi di intelligenza artificiale che analizzano le condizioni del paziente e delle strumentazioni utilizzate – condotti per la respirazione forzata, sondine per il nutrimento e molto altro – per scovare eventuali pericoli e informare in anticipo il personale sanitario.

AI per una diagnosi precoce dell'Alzheimer

ai alzheimerL'intelligenza artificiale permette anche di sviluppare modelli di previsione per diverse malattie, tra cui l'Alzheimer. Il risultato è stato ottenuto dai ricercatori di IBM dalla collaborazione con Pfizer e Big Blue. L'Alzheimer è ad oggi una malattia neurodegenerativa incurabile e uno dei principali problemi è la diagnosi tardiva, che avviene quando i sintomi tra cui il degrado della memoria, la confusione e la difficoltà a completare le attività quotidiane sono ormai già conclamati. Lo studio è stato pubblicato sulla rivista The Lancet eClinical Medicine ed è basato sui campioni di dati linguistici raccolti da un altro studio a lungo termine, il Framingham Heart Study, che ha monitorato la salute di un campione di 5.000 persone e delle loro famiglie dal 1948.

Il modello sviluppato dall'IA sull'insorgere dei sintomi dell'Alzheimer è stato confrontato con il campione. In questo modo, analizzando i dati sul linguaggio di un partecipante di 65 anni e definendo 85 anni l'età di comparsa della malattia, i ricercatori hanno potuto verificare se effettivamente la diagnosi fosse stata verificata e quando, ottenendo dei risultati migliori rispetto agli altri modelli di previsione basati su semplici scale cliniche. Il risultato ottenuto, spiega IBM, consente di identificare i pazienti ad alto rischio, favorendo così una diagnosi precoce e la possibilità di testare terapie preventive, migliorando così la sperimentazione.   

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