L’intelligenza artificiale, Machine Learning e Big Data si stanno immettendo rapidamente nel campo della medicina. La speculazione esagera su ciò che questi possono fare per la medicina. È ora di metterli alla prova. Ma diamo una sintetica spiegazione per le abilità di questi computer. Per Intelligenza Artificiale (AI) s’intende la possibilità di far svolgere alle macchine compiti che sono tipici dell’intelligenza umana, come ad esempio la comprensione del linguaggio, il riconoscimento di immagini e suoni, l’apprendimento e la risoluzione di problemi.
Un’area dell’AI è il Machine Learning (ML): consiste nel fare in modo che le macchine imparino a svolgere un task o a risolvere un problema, non fornendogli le istruzioni su come fare qualcosa ma dandogli gli strumenti per apprendere autonomamente. Infine, Big Data sono computer sempre più grandi che setacciano montagne di dati per rilevare modelli che potrebbero essere oscuri anche agli umani meglio addestrati e più qualificati.
L’idea del computer che ordina i dati e rileva i modelli è di grande interesse per l’analisi di immagini come mammografie e colonscopie e per l’interpretazione degli ECG. Ma è davvero così semplice? Si sono già avuti dei problemi con l’Intelligenza Artificiale per diagnosi eccessive o sbagliate, anche se assicurano che risolveranno questi problemi. Forse, però usare l’Intelligenza Artificiale per la cura del cancro, sembra un pò troppo eccessivo.
Potrebbe essere indispensabile fare un test di Turing per l’Intelligenza Artificiale medica. Tale test, proposto dal matematico inglese Alan Turing nel 1950, può determinare se un computer è in grado di svolgere funzioni complesse come un essere umano. Per la medicina, il test dovrebbe essere un problema che è attualmente difficile da risolvere.
Come creare un piano di perdita di peso per i pazienti con obesitò grave, che sia efficiente come la chirurgia bariatrica. Il trattamento dell’obesità come test dell’IA medica ha il vantaggio di un risultato facilmente misurabile, Sono disponibili tutti i tipi di dati che potrebbero essere inseriti nei “computer” per generare piani personalizzati per i partecipanti.
Oltre ai semplici dati demografici, i piani potrebbero anche sintetizzare dati genetici, preferenze di dieta ed esercizio fisico. Ancora meglio, menu personalizzati potrebbero essere costruiti su richiesta. Tutto ciò potrebbe essere collegato a programmi di incentivazione finanziaria.
