L’intelligenza artificiale è paragonabile alla mente umana, quando si prendono in considerazioni le diagnosi mediche. Secondo un recente studio, l’intelligenza artificiale, può fornire nuove risorse all’assistenza sanitaria, dimezzando i tempi per le interazioni medico-paziente e persino aiutando lo sviluppo di trattamenti su misura. Anche se i risultati si basano su piccoli studi, un’applicazione importante dell’intelligenza artificiale nell’interpretazione delle immagini mediche, ha mostrato risultati promettenti nella diagnosi di malattie, dai tumori alle patologie oculari.
Rimangono, comunque, numerose domande su come tali sistemi di apprendimento profondo siano all’altezza delle capacità umane. I ricercatori affermano di aver condotto la prima revisione completa degli studi pubblicati sull’argomento e di aver scoperto che uomini e macchine sono alla pari. Il dott. Xiaoxuan Liu, autore principale dello studio, ha concordato. “Ci sono molti aspetti dell’intelligenza artificiale che superano gli umani, ma il nostro messaggio è che nella migliore delle ipotesi può essere equivalente”.
Liu e colleghi, si sono concentrati sui documenti di ricerca pubblicati dal 2012, un anno fondamentale per l’apprendimento profondo. Ma, su oltre 20.000 studi, solo 14 hanno riportato risultati accettabili. Il team ha riunito i risultati più promettenti all’interno di ciascuno dei 14 studi, per rivelare che i sistemi di apprendimento profondo hanno riconosciuto correttamente una malattia l’87% delle volte, rispetto all’86% degli operatori sanitari. In più, hanno fornito i risultati in meno tempo rispetto agli esseri umani.
Cosa aggiunge realmente l’intelligenza artificiale alla pratica clinica?
Il professor David Spiegelhalter, presidente del centro Winton dell’Università di Cambridge, ha affermato che il campo è inondato da scarse ricerche. “Questa eccellente recensione dimostra che l’enorme clamore sull’intelligenza artificiale in medicina, oscura la deplorevole qualità di quasi tutti gli studi di valutazione”, ha affermato. “L’apprendimento profondo può essere una tecnica potente e di grande effetto, ma i clinici e i commissari dovrebbero porre la domanda cruciale: cosa aggiunge realmente alla pratica clinica?”.
Tuttavia, Liu è rimasto ottimista sul potenziale dell’intelligenza artificiale nell’assistenza sanitaria, affermando che tali sistemi di apprendimento profondo potrebbero fungere da strumento diagnostico e aiutare ad affrontare l’arretratezza di scansioni e immagini. Inoltre, potrebbero rivelarsi utili in luoghi privi di esperti per interpretare le immagini. Liu, ha affermato anche che sarebbe importante utilizzare i sistemi di deep learning negli studi clinici per valutare se i risultati dei pazienti sono migliorati rispetto alle pratiche attuali.
