Gli algoritmi predittivi in medicina

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Gli algoritmi predittivi in medicina

By | 2018-02-19T10:19:58+00:00 febbraio 19th, 2018|Categories: Chatbot & AI, Pharma & Healthcare|Tags: , , |

Il machine learning e gli algoritmi predittivi in medicina sono sempre più utilizzati per eseguire prognosi e diagnosi precoci, con notevoli benefici sia per medici che per pazienti.

Un recente studio italiano, ad esempio, ha permesso di scoprire come, tramite l’Intelligenza Artificiale, sia possibile prevedere con largo anticipo l’insorgenza dell’Alzheimer, patologia neurodegenerativa contro cui non ci sono farmaci. Intervenire il prima possibile per rallentarne il decorso è quindi attualmente l’unica arma a disposizione per poter garantire ai pazienti una migliore prospettiva di vita.

Algoritmi predittivi per le radiografie

Arriva dagli Stati Uniti una ricerca più recente che, sfruttando sempre gli algoritmi predittivi, permette di effettuare con maggiore accuratezza diagnosi per valutare se un soggetto abbia o meno una patologia polmonare e la sua gravità.

L’interpretazione di radiografie per l’identificazione di patologie batteriche o virali nei polmoni, infatti, è da sempre soggetta ad un alta possibilità di errore da parte del clinico, soprattutto quando l’insorgere della malattia è ancora all’inizio ed è difficile capire con chiarezza di cosa si tratta o anche solo individuarla.

Grazie al machine learning e ai suoi algoritmi predittivi in medicina è possibile insegnare alle macchine a riconoscere quando ci si trova di fronte ad un paziente che presenta la polmonite.

Il funzionamento è molto simile a quello che avviene per la diagnosi precoce dell’Alzheimer: avendo imparato a riconoscere una patologia dall’analisi di numerose migliaia di immagini, l’Intelligenza Artificiale è in grado di riconoscere velocemente la presenza o meno di una specifica patologia.

I vantaggi degli algoritmi predittivi in medicina

Scendendo più nello specifico, lo studio è riuscito ad allenare l’AI nel riconoscere ben 14 tipi di patologie che possono coinvolgere i polmoni.

Il periodo di training per allenare il bot ad effettuare questo compito è davvero sorprendente: all’AI è servito poco più di un mese per arrivare a questo traguardo senza commettere errori nell’identificazione.

Inoltre, sempre utilizzando la comparazione di immagini, l’AI è in grado di elaborare dei modelli predittivi per anticipare come potrebbe essere il decorso della patologia e permettere ancora una volta ai clinici di giocare d’anticipo.

I benefici derivanti dall’utilizzo dell’AI si traducono non solo nell’evitare un peggioramento della salute del paziente ma anche in una maggiore aderenza terapeutica. Tutto questo si traduce in un risparmio di costi notevoli per le casse del sistema sanitario nazionale e in un decorso terapeutico molto più veloce.

Ridurre al minimo l’errore umano

In tutto il mondo si sta lavorando per far sì che sia possibile diagnosticare malattie con la più bassa percentuale di errore, in modo da intervenire rapidamente con la terapia più adatta.

Per questo motivo applicazioni di questo tipo, in cui si utilizza l’Intelligenza Artificiale nella fase di diagnosi, sono sempre più diffuse e affiancate al lavoro dei medici, per ridurre l’inevitabile errore umano.

L’uso di questa tecnologia, ovviamente, non sminuisce il lavoro e la conoscenza del medico, ma anzi lo affianca nel suo compito aiutandolo a prendere la decisione migliore.

Avere una conoscenza precisa del quadro clinico del paziente e sapere con maggiore certezza quale patologia si trova a dover trattare è fondamentale per la somministrazione della terapia più adatta e la sua riuscita.

 

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About the Author:

Con quasi 15 anni di esperienza nella consulenza di cui 6 focalizzati sul mercato della salute, sono Head of TechieHealth, Pharma & Healthcare Business Unit presso Vidiemme Consulting, società orientata alla tecnologia e all'innovazione che ho contribuito a fondare nel 2004.