Gli Algoritmi Predittivi e le tecniche di Deep Learning trovano sempre più spazio in ambito medico. Se da un lato permettono di identificare con maggiore accuratezza le diverse patologie, dall’altro supportano il medico nella relazione con il paziente, con vantaggi considerevoli per l’aderenza terapeutica.
Grazie agli Algoritmi Predittivi e più in generale all’Intelligenza Artificiale è possibile infatti costruire modelli predittivi che consentono alle macchine di riconoscere e classificare in base alle informazioni acquisite la patologia che ha colpito un paziente.
Come gli Algoritmi Predittivi supportano la diagnosi
Alcune patologie sono ancora difficili da diagnosticare. I sintomi e i dati acquisiti, infatti, non sono sempre di facile interpretazione da parte del clinico. Una diagnosi errata ha un impatto negativo notevole sia sul paziente che sul sistema sanitario stesso. Dare un supporto ai clinici, sia in termini di analisi che di precisione nell’elaborazione della diagnosi, diventa quindi fondamentale.
Il ruolo del medico non viene meno ma grazie agli Algoritmi Predittivi può diagnosticare più velocemente e con maggiore accuratezza la patologia. La tecnologia diventa quindi un supporto che non si sostituisce alla decisione e conoscenza del clinico ma lo supporta nelle sue scelte.
Patologie difficili da diagnosticare
Interpretare correttamente un’immagine acquisita tramite RX o altri esami diagnostici e incrociare queste informazioni con altri parametri del paziente può rivelarsi complesso. Le variabili nell’identificare correttamente una patologia sono infatti numerose.
Grazie alla tecnologia, però, oggi si possono identificare più velocemente e con maggiore accuratezza patologie specifiche, come quelle cardiache e respiratorie.
All’interno del proprio Laboratorio di Ricerca e Sviluppo, Vidiemme ha lavorato negli scorsi mesi per mettere a punto un algoritmo in grado di identificare la tosse cronica. Questa patologia infatti è difficile da diagnosticare correttamente. Grazie ad un Algoritmo Predittivo e al Deep Learning, la macchina è in grado di contare correttamente i colpi di tosse e di isolarli dal rumore di fondo.
La scoperta e l’utilizzo di queste soluzioni in medicina è ancora agli inizi. Si stima però che nei prossimi anni questo genere di progettualità troverà sempre più diffusione.
Lo step necessario per far sì che gli Algoritmi Predittivi diventino un vero supporto per i clinici è l’acquisizione del maggior numero di dati possibile. Solo così sarà possibile costruire modelli predittivi in grado davvero di aiutare i clinici e i pazienti.