Il primo pediatra nato dall’Intelligenza Artificiale

Anche nel reparto di pediatria arrivano i primi medici-robot. Grazie alla collaborazione tra Cina e Stati Uniti è stato realizzato un modello di Intelligenza Artificiale in grado di diagnosticare con una precisione paragonabile a quella di pediatri esperti le malattie infantili più comuni.

Gli algoritmi che hanno reso il progetto una realtà, sono stati messi a punto da una équipe dell’Università della California, diretta dal dottor Zhang Kang dalla Cina. Il loro studio è stato pubblicato online su “Nature Medicine” con il titolo «Evaluation and accurate diagnoses of pediatric diseases using artificial intelligence».

Il programma potrà essere utilizzato dai medici come un aiuto concreto nell’affrontare le enormi quantità di dati e informazioni offrendo un supporto in caso di incertezza della diagnosi o in caso di stanchezza.

L’algoritmo permette di diagnosticare le malattie più comuni nei bambini, come influenza, varicella o meningite. L’intelligenza artificiale è stata sviluppata partendo dalle cartelle cliniche di oltre 1,3 milioni di visite pediatriche effettuate nell’ospedale più grande di Canton.

Le percentuali di successo diagnostico dell’algoritmo sono molto elevate, e paragonabili a quelle di un medico esperto ed affidabile: 93% per la varicella, 94% per l’influenza, 97% per le infezioni di mani, piedi e bocca e 93% per la meningite.

Il direttore del progetto, il dottor Zhang, parla di questo algoritmo come di una rivoluzione:  «Un grande aiuto potenziale ai medici per fare meglio il loro lavoro, più rapidamente e con costi ridotti. In alcune situazioni i medici non possono considerare tutte le possibilità dietro un sintomo, questo sistema fornisce ogni eventualità».

Gli algoritmi in questione sfruttano le funzionalità del “Deep learning” nell’intelligenza artificiale, sono quindi in grado di analizzare un discorso spontaneo e non solo di rispondere a domande predefinite.

Secondo Zhang Kang questa «È la prima volta che l’intelligenza artificiale riesce ad imitare il ragionamento clinico di un medico per fare una diagnosi».

 

https://go.nature.com/2E81Yd3

https://bit.ly/2ti8h7y