Come già raccontato in altri articoli, gli algoritmi predittivi in medicina stanno trovando uno spazio sempre maggiore, permettendo di andare verso una medicina personalizzata. I vantaggi sono notevoli sia per i pazienti che per i clinici e il sistema sanitario stesso.

Nonostante un iniziale atteggiamento negativo nei confronti della tecnologia, vista come sostituta dei medici, è ormai chiaro che questa non vuole assolutamente sostituire al loro lavoro. È piuttosto un prezioso alleato che permette di arrivare più velocemente e con maggiore certezza all’elaborazione di una diagnosi.

La potenza degli algoritmi predittivi, inoltre, risiede nella possibilità di utilizzarli per costruire dei modelli in grado di prevedere l’andamento di una patologia. Informazioni importanti che possono influenzare notevolmente il successo della terapia.

Quali sono allora gli algoritmi predittivi che stanno avendo più successo in medicina?

Prevedere le mutazioni

Uno dei motivi che rende difficile la lotta contro i tumori è il fatto che non si riescono a prevedere facilmente tutte le possibili mutazioni.

L’abbassamento dei costi per fare il sequenziamento del DNA ha permesso negli ultimi anni di scoprire che a mutare non è solo il tumore ma anche il DNA. Ecco allora che gli studiosi sono al lavoro per cercare di anticipare, grazie all’analisi del DNA, quali sono le possibili mutazioni di un tumore.

Un’arma importante nelle mani del clinico che può così scegliere in anticipo il trattamento migliore e più mirato per ogni paziente.

Riconoscere le immagini

Gli algoritmi predittivi sono fondamentali anche negli esami diagnostici, come l’ecocardiogramma. Grazie all’image recognition si addestra l’Intelligenza Artificiale a riconoscere le immagini e classificarle in base alla patologia o mutazione rilevata.

Si è così scoperto che un algoritmo è in grado di classificare elettrocardiogrammi con una precisione del 92%. Una percentuale superiore a quella dei clinici. È uno strumento che garantisce maggiore accuratezza nelle diagnosi.

Un altro utilizzo dell’image recognition in medicina è relativo all’identificazione di melanomi. Oggi, analizzando una foto, la macchina è in grado di prevedere eventuali mutazioni che possono nascondere il rischio di tumore alla pelle.

Prevedere l’insorgenza di una criticità

Se c’è una cosa che difficilmente un medico potrà prevedere, è l’insorgenza in una persona di un attacco cardiaco o in generale di un problema al suo stato di salute. Questa previsione è possibile monitorando costantemente alcuni parametri per individuarne eventuali variazioni che potrebbero nascondere l’insorgenza di un pericolo immediato.

Nel caso ad esempio di un paziente ricoverato in terapia intensiva, la costante registrazione di diversi parametri vitali e l’utilizzo di algoritmi predittivi potrebbero far emergere l’insorgenza di una problematica, avvisando in tempo lo staff medico o rilasciando in automatico alcuni farmaci o ad esempio più ossigeno.

Quelli visti sono ovviamente alcuni degli algoritmi utilizzati. Molti altri si stanno diffondendo e sono già realtà in numerosi centri ospedalieri. La loro importanza, infatti, non può più essere ignorata ed è chiaro come nel futuro dell’e-Health i clinici e i pazienti dovranno accettare sempre di più la tecnologia come parte integrante della loro relazione.

 

Sources: MedicalFuturist, 123RF