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Dal MIT arriva uno strumento che aiuta la diagnosi precoce per i malati

Il “Computer Science and Artificial Intelligence Lab” del MIT (Massachussets Insititute of Technology), ha sviluppato un nuovo tipo di test basato sull’intelligenza artificiale che può predire” lo sviluppo del cancro al seno fino a cinque anni prima. I ricercatori che hanno lavorato al progetto hanno riconosciuto che altre iniziative simili sono spesso oggetto di pregiudizio, perché si basavano solo su popolazioni di pazienti bianchi. Il progetto del MIT invece ha adottato un differente modello, in modo che nel sistema fossero memorizzati dati su ogni tipo di variabile, che garantisse risultati accurati tanto per le donne bianche quanto per quelle di colore.

 

Il sistema messo a punto dal MIT potrebbe rivoluzionare la prassi clinica

Questo è il punto nevralgico della questione: gli scienziati del MIT hanno annunciato questa nuova linea d’azione in un post sul proprio blog, dal momento che le donne afroamericane hanno più del 42% di probabilità in più rispetto alle donne bianche di morire di cancro al seno; una circostanza che potrebbe non essere rilevata tempestivamente dalle attuali tecniche di rilevamento precoce.

Il MIT afferma che il suo lavoro nello sviluppo di questa tecnica era volto specificamente a rendere una valutazione dei rischi per la salute più accurata per le minoranze, che spesso non sono ben rappresentate nello sviluppo di modelli di test clinici. La questione riguarda in particolare il funzionamento degli algoritmi tramite cui le macchine addette a quest test funzionano ed essa è al centro di molte ricerche di settore, che lavorano sull’implementazione di IA in questo delicatissimo campo.

 

Una diagnosi precoce implica più possibilità di sopravvivenza e meno sofferenze, anche psicologiche

Questo strumento del MIT, che è stato testato conducendo mammografie ed esami sui pazienti del Massachusetts General Hospital. Parte dai dati e utilizza un sistema diapprendimento profondo” per identificare parametri che rendono evidente o persino osservabile ciò che nella maggior parte dei test clinici condotti dai medici non compare con chiarezza. Poiché non si basa su ipotesi esistenti o sull’esperienza proveniente dai fattori di rischio, i risultati finora si sono rivelati molto più accurati, soprattutto in fase di pre-diagnosi.

Nel complesso, il progetto intende aiutare gli operatori sanitari a mettere insieme il più possibile accurato programma di screening per le persone a loro affidate ed eliminare lo strazio per i pazienti conseguente ad una diagnosi ormai tardiva. Il MIT spera che la tecnica possa essere utilizzata anche per migliorare il rilevamento di altre malattie che causano problemi simili con i modelli di rischio esistenti, troppo spesso afflitti da lacune e bassi livelli di accuratezza.

Nello Giuliano

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