Intelligenza Artificiale contro l’Alzheimer

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Prevenzione: ecco come gli algoritmi cambieranno la medicina

Prevenire è meglio che curare.
Questo banale proverbio potrebbe divenire un mantra del mondo dell’Intelligenza Artificiale. Soprattutto nel campo medico.

È quello che sta succedendo all’Università degli Studi di Bari Aldo Moro, dove in questi mesi si sta sviluppando un algoritmo che, analizzando le immagini dei cervelli di pazienti affetti da Alzheimer, riesce a “predire”con un range di 10 anni i sintomi della patologia, visionando altre immagini di persone ancora sane.

Questo sistema è stato infatti utilizzato come punto di partenza per programmare un algoritmo addestrato sulla base di 67 risonanze magnetiche di 38 malati di Alzheimer e di 29 pazienti sani.

Le risonanze sono state divise in piccole aree e il sistema ha dovuto analizzarne le connessioni neurali.

Dopo questo “allenamento” il sistema ha analizzato le scansioni cerebrali di oltre 200 soggetti. In particolare, le loro analisi hanno consentito di rivelare l’insorgenza della malattia in una speciale classe di soggetti affetti da “lieve indebolimento cognitivo”.

Il risultato è che nell’84% dei casi è stato possibile “prevedere” l’Alzheimer proprio grazie al rilevamento di minimi cambiamenti nella struttura cerebrale di pazienti ancora “sani”, anticipando di molti anni la diagnosi della malattia che oggi è possibile fare.

L’obiettivo di questa procedura è evidente: individuare precocemente l’insorgere delle patologie.

Di questa “Salute 4.0” avevamo parlato nella puntata di “Intelligenza in prima linea” su Radio 24, con una intervista a Roberto Cingolani, Direttore scientifico dell’Istituto Italiano di Tecnologia, che ci ha spiegato come segnali minuscoli e invisibili all’occhio umano possono invece essere dei grandi indizi per le macchine, per la loro capacità di individuare variazioni molto piccole, nel caso specifico i movimenti del corpo.

Questo perché, avendo immagazzinato un vasto archivio di movimenti – o immagini, per tornare al caso dell’Alzheimer – “normali”, sono in grado di distinguere tra un movimento standard e uno alterato.

Questa innovazione si inserisce nel piano a lungo raggio – auspicato dallo stesso Cingolani – per diminuire la spesa pubblica sanitaria con l’introduzione di un approccio predittivo nella cura delle patologie.

«Oggi spendiamo due punti di Pil per curare patologie neurodegenerative e oncologiche» – ha spiegato Cingolani a DataManager – «le prime necessitano di cure molto lunghe, le seconde di cure molto costose. Se potessimo intervenire prima, potremmo risparmiare 16miliardi di euro all’anno».

Inoltre, continua il direttore scientifico dell’IIT di Genova, questo tipo «di approccio predittivo permetterebbe non solo di ridurre i costi, ma di portare la diagnostica avanzata dove non ci sono gli ospedali» nei paesi con grandi difficoltà economiche e strutturali, «sviluppando metodi di diagnosi precoce», in grado di portare in loco un livello di analisi oggi non possibile.

L’Intelligenza Artificiale, insomma, può anche innescare un circolo virtuoso di economia (nel significato originario di “cura della casa”), democrazia e prevenzione diffusa.

Ascolta l’intervista a Roberto Cingolani 


 

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