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Un preludio al futuro della medicina. Le intelligenze artificiali (Ia) presto potrebbero affiancare i clinici anche sul campo della prevenzione e della diagnosi precoce. Un assaggio arriva dalla ricerca realizzata da Google in collaborazione con alcuni centri medici statunitensi per testare un algoritmo di machine learning in grado di riconoscere a partire dalle Tac di pazienti a rischio (fumatori) piccoli tumori polmonari o addirittura condizioni potenzialmente precancerose. La Ia non è pronta per un’applicazione su larga scala ma nei test ha mostrato un’accuratezza di diagnosi del 94%, brava come se non più dei radiologi umani.

Deep learning

La procedura ormai è nota: si sviluppa un algoritmo che, basandosi su grandi quantità di informazioni pregresse, impara a riconoscere le caratteristiche di condizioni patologiche. Più è grande l’archivio di informazioni, più la Ia diventa brava a interpretare.

Diagnosi precoce

Lo screening tramite tac per riconoscere situazioni a rischio o neoplasie in fase precoce è riconosciuto come strumento diagnostico affidabile che ha diminuito la mortalità per cancro ai polmoni, consentendo di inserire i pazienti in gruppi a diversi gradi di rischio e di impostare un piano di follow-up ad hoc in relazione al quadro clinico. Tuttavia lo screening non è perfetto: i medici possono sbagliare e restituire falsi positivi e falsi negativi.

Lo studio

Nel nuovo studio, appena pubblicato su Nature Medicine, i ricercatori hanno applicato la propria Ia allo screening per il tumore al polmone di pazienti fumatori, per verificare se grazie a questo strumento fosse possibile abbassare la percentuale di esiti inesatti.
Dopo l’addestramento, la rete neurale è stata testata sulle tac di 6.716 pazienti con diagnosi nota (alcune mostravano la presenza di tumori, altre no, e altre ancora evidenziavano noduli che in seguito sarebbero diventati tumori) per verificare il grado di accuratezza che avrebbe raggiunto. I risultati promuovono la Ia a pieni voti: il sistema si è dimostrato accurato al 94%, battendo le performance di 6 radiologi nella linea di test one shot (cioè con una sola immagine tac corrente) e pareggiando con gli esperti umani quando erano disponibili più tac consecutive per lo stesso caso.

La centralità del medico

Sebbene la Ia sviluppata da Google sia riuscita a abbassare i tassi di falsi positivi e falsi negativi, non si deve pensare che lo strumento possa andare a sostituire la figura del medico. Il controllo umano rimane fondamentale. Anche perché, fanno notare gli esperti, qualora venisse applicato su larga scala un algoritmo impreciso i suoi errori si ripercuoterebbero su una moltitudine di pazienti. Un errore umano, invece, per quanto tragico possa essere, rimane limitato a situazioni particolari.

In ogni caso, concludono gli autori della ricerca, per il momento è presto per parlare di passaggio alla clinica. Anticipare i tempi non sarebbe utile a nessuno.

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