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Intelligenza artificiale come il pediatra, riconosce malattie bimbi

12 febbraio 2019 | 08.53
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NEONATO  - FOTOGRAMMA
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Intelligenza artificiale in 'camice bianco' è come il pediatra. Un modello di Ai testato in Cina è stato in grado di diagnosticare con elevata precisione, paragonabile a quella di pediatri esperti, alcune malattie infantili comuni. Lo riferisce uno studio dell'University of California a San Diego (Usa), pubblicato online su 'Nature Medicine'. Questi risultati forniscono una prova chiave per giustificare l'implementazione di un sistema basato sull'intelligenza artificiale per aiutare i medici ad affrontare grandi quantità di dati e informazioni, semplificando le valutazioni diagnostiche e offrendo un supporto decisionale clinico in caso di incertezza diagnostica.

Le informazioni mediche sono diventate sempre più complesse, e numerose, nel corso del tempo. La gamma di malattie, test diagnostici e opzioni di trattamento è aumentata esponenzialmente negli ultimi anni. Complicando e 'rallentando' il lavoro del medico. Il team di Kang Zhang ha sviluppato un modello basato sull'intelligenza artificiale che applica un sistema di elaborazione del linguaggio naturale automatizzato e utilizza tecniche di apprendimento profondo, per identificare informazioni clinicamente rilevanti dalle cartelle cliniche elettroniche. Questo modello può cercare nelle cartelle cliniche elettroniche e 'svelare' associazioni che i precedenti metodi statistici non avevano trovato.

In totale, sono stati analizzati 101,6 milioni di dati da 1.362.559 visite di pazienti pediatrici presso un centro di riferimento principale a Guangzhou, in Cina, per addestrare il pediatra 'artificiale'. Il modello ha dimostrato un alto livello di accuratezza nelle diagnosi rispetto a quelle iniziali di un medico in carne e ossa. Non solo, l'intelligenza artificiale ha funzionato bene nella diagnosi di due importanti categorie di malattie: condizioni comuni, come l'influenza e l'afta epizootica, e condizioni pericolose per la vita del piccolo paziente, come l'attacco acuto di asma e la meningite.

Gli autori concludono che questo tipo di intelligenza artificiale può essere utile per ottimizzare l'assistenza ai pazienti, ad esempio nel triage o nel processo che consente di distinguere tra condizioni comuni e altre più serie, che richiedono un intervento urgente.

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