La medicina moderna mira a prevenire e anticipare lo sviluppo di gravi malattie potenzialmente letali. Tuttavia, la forza e la conoscenza di una persona spesso non sono sufficienti per prevedere certe complicazioni. DeepMind AI di Google, che sta attualmente imparando a prevedere la morte delle persone, potrebbe venire in aiuto ai medici in futuro.
Come spesso accade in una situazione simile, per addestrare l'IA sono stati utilizzati casi clinici già noti. Gli sviluppatori di Google hanno "nutrito" DeepMind con i dati di quasi 220mila pazienti adulti trattati tra il 2009 e il 2016. Le informazioni sui pazienti sono state fornite dal San Francisco Medical Center dell'Università della California e dalla City of Chicago Medical University. Inoltre, gli scienziati hanno utilizzato le informazioni ricevute dal Dipartimento degli affari dei veterani degli Stati Uniti, che ha fornito l'accesso ai dati su 700.000 ex militari monitorati. In totale, più di 46 miliardi di articoli sono stati aggiunti al database su una varietà di indicatori di salute. Al momento, l'algoritmo ha lo scopo di trovare condizioni come l'insufficienza renale acuta e la polmonite. Questi stati non sono stati scelti a caso, perché, secondo gli autori dell'opera, “L'insufficienza renale acuta o la polmonite possono colpire persone di qualsiasi età e spesso iniziano dopo procedure e interventi chirurgici di routine. L'11% di tutti i decessi in ospedale sono causati da un deterioramento del benessere del paziente e i cambiamenti nelle condizioni del paziente non possono sempre essere notati in una fase precoce.
Il sistema è ora in grado di prevedere la probabilità che un paziente muoia entro 24-48 ore, ma l'obiettivo principale del progetto è imparare a prevedere la morte nei prossimi 12 mesi. Inoltre, si prevede di espandere i dati sulle condizioni patologiche mortali. Tale uso dell'intelligenza artificiale per scopi medici può essere utilizzato non solo per essere pronti per le misure di rianimazione, ma anche per prevenire lo sviluppo di condizioni gravi nei pazienti.
Vladimir Kuznetsov
