Author: Le news di Hardware Upgrade
Secondo il CEO di Google Sundar Pichai l’intelligenza artificiale ha un’importanza paragonabile a quella dell’elettricità o del fuoco, e di recente ha rinominato il team Google Research in Google AI. Anche l’IA necessita inoltre di parecchia attenzione nello sviluppo, e anche l’IA può avere destinazioni d’uso estremamente differenti fra di loro. Una di queste è nel campo medico: Google ha un team anche per quello, è chiamato Medical Brain e ha appena sviluppato un algoritmo che può stabilire rischi legati alle condizioni di salute e probabilità di morte per ogni singolo utente.
Questa è una delle sfide più grandi per il settore della salute oggi, e la statistica in questi casi può aiutare parecchio sfruttando montagne di dati, analizzandole e rendendole presentabili. Si tratta di operazioni che, tuttavia, richiedono tempi e costi non indifferenti, ma il sistema del team Medical Brain di Google può farlo in tempi ragionevoli, analizzando i dati non solo di PDF e file digitali, ma anche quelli scritti su vecchie tabelle scritte a mano: l’algoritmo può quindi analizzare i dati e compiere previsioni in maniera rapida e, secondo il documento, anche più affidabile.
In uno degli esempi citati in cui l’algoritmo si è mostrato piuttosto affidabile una donnaa con cancro al seno e liquido nei polmoni ha sentito il parere di due medici sottoponendosi ad una scansione radiologica. I computer dell’ospedale con sistemi tradizionali hanno misurato i segni vitali e i precedenti report sulla salute, determinando una possibilità del 9,3% di morte. L’algoritmo di Google ha invece ha esaminato la donna, ma utilizzando più di 175 mila dati ha valutato una probabilità di morte del 19,9%. Ed è quello che è successo, purtroppo, alcuni giorni più tardi.
Non è piacevole sentirsi dire da un computer che si ha una possibilità su cinque di morire ma, diventando più accurati, gli algoritmi di intelligenza artificiale potrebbero salvare milioni di vite. Non si parla infatti solo e banalmente di sapere quando e se si morirà una volta arrivato in ospedale, ma di un metodo per disegnare un quadro più accurato del paziente basandosi su qualsiasi informazione possibile dello stesso, e degli altri che hanno affrontato situazioni simili. Questo può consentire ai medici di stabilire cure diverse, e salvare potenzialmente la vita del paziente.
Google sostiene di raggiungere fino al 95% di certezza nello stabilire se il paziente morirà nel giro di 24 ore da quando è stato ammesso nell’ospedale. Per farlo ha utilizzato i dati anonimizzati di 216 mila casi di 114 mila pazienti, che sono stati indispensabili per allenare l’algoritmo. L’approccio di Google non solo consente di avere un’accuratezza superiore rispetto ai metodi predittivi utilizzati oggi, ma evita il “lavoro manuale” degli esperti per rendere i dati presentabili. A tutto, infatti, ci pensa il software, facendo risparmiare circa l’80% del tempo per effettuare le previsioni.
La rete neurale alla base della tecnologia di Big G analizza i documenti PDF o le scansioni dei documenti cartacei e compie delle previsioni sulle condizioni del paziente nell’immediato e nel futuro prossimo. L’accuratezza dei risultati del sistema è così elevata che Google ha già pianificato degli esperimenti in diversi ospedali in modo da verificare con più campioni la sua affidabilità ed, eventualmente, stabilire se l’esperimento potrà divenire un prodotto commerciale.
