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10 maggio 2017

Intelligenza artificiale e medicina, basta che funzioni

Nonostante i successi, scrive l’Mit Technology Review, i software di apprendimento meccanico applicati all'ambito sanitario restano un’incognita

A inizio anno lo scienziato ed ex vice presidente di Google, Sebastian Thrun e i suoi colleghi della Stanford University hanno dimostrato che un algoritmo di deep learning – il settore della ricerca sull’apprendimento automatico e sull’intelligenza artificiale basato su reti neurali di conoscenza gerarchizzate in cui i concetti di livello più alto sono definiti in base a quelli di livello inferiore – è in grado di diagnosticare i diversi tipi di cancro della pelle con un’accuratezza pari a quella dei migliori dermatologi. Il tutto sulla base delle sole immagini dell’epidermide scattate da uno smartphone.

Il caso dell’algoritmo Cnn (Convolutional neural networks), raccontato da Nature, non è isolato. Nell’ultimo anno le riviste scientifiche hanno ospitato una profusione di esempi di “diagnosi via software”, soluzioni in cui l’intelligenza artificiale supporta il lavoro dei medici o, addirittura, lo sostituisce.

Nonostante i successi, scrive l’Mit Technology Review, l’intelligenza artificiale applicata alla medicina resta un’incognita. Anche per chi li programma, il funzionamento di questi algoritmi è in gran parte indecifrabile: né Thrun, né i medici sono in grado di capire quali sono le regole e i percorsi logici che Cnn usa per diagnosticare il cancro della pelle, perché li sceglie da solo. Non a caso si parla di black box medicine.

Secondo Nicholson Price, professore di medicina legale alla University of Michigan, questo non deve preoccupare né i pazienti né le autorità preposte ai controlli, perché le diagnosi via software sono assimilabili a farmaci come il litio, che funge da regolatore dell’umore ed è usato per trattate i disturbi bipolari senza che i medici sappiano spiegarne il funzionamento. I fatti sembrano dargli ragione.

A gennaio la Food and drug administration (Fda) americana ha approvato l’immissione sul mercato del primo rimedio di deep learning applicato alla medicina, “DeepVentricle”, un algoritmo sviluppato da Arterys che in 30 secondi, in base alle risonanze magnetiche, ci dice quanti litri di sangue al minuto che il nostro cuore può pompare. Ma secondo i medici c’è il rischio che queste applicazioni possano generare allarmismi.

Una volta che Cnn sarà messo sui nostri smartphone quanti saranno in grado di capire quando è il caso di rivolgersi a un medico? E quanti si riverseranno in massa a chiedere visite specialistiche?

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