IA, Intelligenza Artificiale: se ne parla molto, soprattutto in relazione ai danni che un utilizzo improprio e non regolato potrebbe portare in molti ambiti della vita quotidiana.
In ambito medico-scientifico le potenzialità sono enormi, già in parte dimostrato da alcuni studi condotti in ambito oncologico. Da un recente studio pubblicato su Nature emerge che “Il machine learning migliora la diagnosi” anche in ambito reumatologico.
Infatti, il machine learning, ovvero l’apprendimento automatico, aiuta a distinguere le diverse forme di artrite reumatoide. Potenzialmente, potrà migliorare diagnosi e cure per chi ne soffre. E’ quanto emerge da un recente studio pubblicato sulla rivista Nature Communications.
Esistono diverse ricerche che misurano l’efficacia dell’apprendimento automatico in oncologia.
La sottotipizzazione dell’artrite reumatoide
Ora i ricercatori hanno lavorato per espandere l’uso di questa tecnologia al processo di sottotipizzazione dell’artrite reumatoide. Il team era guidato da Fei Wang, direttore fondatore dell’Institute of AI for Digital Health del Weill Cornell Medicine (New York City).
Distinguere tra i tre sottotipi di malattia, infatti, può aiutare i medici a scegliere quale terapia ha maggiori probabilità di essere efficace per un determinato paziente.
Attualmente, i patologi classificano manualmente i sottotipi di artrite, con un processo lento che aumenta i costi della ricerca e può portare a incongruenze.
Il metodo dei ricercatori
Il team ha inizialmente addestrato il nuovo algoritmo su campioni di tessuto proveniente da un set di topi con questa malattia. Successivamente poi ha convalidato lo strumento su tessuti derivati da biopsie di pazienti con artrite reumatoide. Il risultato: la dimostrazione che poteva tipizzare in modo efficace campioni clinici umani.
“Se riesci a creare un algoritmo che identifica il sottotipo di un paziente, sarai in grado di fornire più rapidamente i trattamenti di cui le persone hanno bisogno” – spiega Richard Bell, analista di patologia computazionale presso il Molecular Histopathology Core Laboratory dell’Hospital for Special Surgery.
“I risultati dimostrano il crescente impatto dell’intelligenza artificiale nel progresso della medicina personalizzata“, conclude Rainu Kaushal, presidente del Dipartimento di scienze della salute della popolazione presso Weill Cornell Medicine.
Lo strumento potrebbe anche aumentare l’efficienza delle sperimentazioni cliniche che testano i trattamenti per pazienti con diversi sottotipi.
Fonte: ANSA
