IA migliore dei medici nel diagnosticare infarto e morte
L’IA, o apprendimento automatico, sta superando gli umani
nel predire la morte o l’infarto. Questo è il messaggio principale di uno
studio presentato quest’anno all’ICNC (NUCLEAR CARDIOLOGY & CARDIAC
CONFERENCE).
Analizzando ripetutamente 85 variabili in 950 pazienti, un
algoritmo ha “imparato” come interagiscono i dati di imaging. Ha quindi
identificato i modelli che correlavano le variabili alla morte (per varie
cause) e all’attacco cardiaco, con una precisione superiore al 90%.
L’autore dello studio, il dott. Luis Eduardo, del Turku PET
Centre, in Finlandia, ha dichiarato: “Questi progressi vanno ben oltre
ciò che è stato fatto in medicina, dove dobbiamo essere cauti su come valutiamo
i rischi e i risultati. Ma non lo stiamo ancora sfruttando appieno”.
I medici usano i punteggi di rischio per prendere decisioni
terapeutiche. Ma questi punteggi si basano su una manciata di variabili e
spesso hanno una precisione modesta nei singoli pazienti.
Attraverso la ripetizione e l’aggiustamento, l’apprendimento
automatico può sfruttare grandi quantità di dati e identificare modelli
complessi che non possono essere evidenti agli esseri umani.
Il dott. Eduardo ha spiegato: “Gli umani hanno
difficoltà a pensare oltre tre dimensioni (un cubo) o quattro dimensioni (un
cubo nel tempo). Non possiamo mettere in correlazione simultanea dati
provenienti da 85 variabili. Non possiamo nemmeno soppesarle. Immaginiamoci
contemporaneamente. Per questo abbiamo bisogno dell’apprendimento automatico”.
Lo studio non è stato semplice.
Hanno arruolato 950 pazienti con dolore toracico. Tutti
hanno effettuato i test di rito, e i dati sono stati messi insieme, producendo
le 85 variabili rilevanti. Dopo un follow-up di sei anni ci sono stati 24
attacchi di cuore e 49 decessi. Le 85 variabili sono state inserite in un
algoritmo di apprendimento automatico chiamato LogitBoost, che le ha analizzate
più e più volte, fino a trovare la struttura migliore per prevedere infarti o
morte (per varie cause).
L’algoritmo apprende progressivamente dai dati e, dopo
numerosi cicli di analisi, individua gli schemi che possono essere utilizzati
per identificare i pazienti che possono avere un infarto o morire per
correlazioni di più fattori. I risultati sono impressionanti. Una precisione
superiore al 90%.
Ciò potrebbe consentire di personalizzare il trattamento e
portare a migliori risultati per i pazienti.
(Scritto e pubblicato sul blog di: Beppe Grillo)
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