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L'intelligenza artificiale può predire la morte prematura

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Pubblicato da in CURIOSITA' · 16 Aprile 2019
Tags: scienzaartificialepredirelamortemorteprematura24care
I computer che sono in grado di insegnare loro stessi a predire la morte prematura potrebbero migliorare notevolmente l'assistenza sanitaria preventiva in futuro, suggerisce un nuovo studio condotto da esperti dell'Università di Nottingham.

Il team di scienziati e dottori di dati sanitari ha sviluppato e testato un sistema di algoritmi basati su computer per l'apprendimento delle macchine per prevedere il rischio di morte precoce a causa di malattie croniche in una grande popolazione di mezza età.

Hanno trovato che questo sistema di IA era molto accurato nelle sue previsioni e si comportava meglio dell'attuale approccio standard alla predizione sviluppato da esperti umani. Lo studio è pubblicato da PLOS ONE in un'edizione di collezioni speciali di "Machine Learning in Health and Biomedicine".

Il team ha utilizzato dati sulla salute da poco più di mezzo milione di persone di età compresa tra i 40 e i 69 arruolati nella Biobanca britannica tra il 2006 e il 2010 e seguiti fino al 2016.

A capo del lavoro, il ricercatore di Epidemiologia e Scienza dei dati, il dott. Stephen Weng, ha dichiarato: "L'assistenza sanitaria preventiva è una priorità crescente nella lotta contro le malattie gravi, quindi lavoriamo da diversi anni per migliorare l'accuratezza della valutazione computerizzata dei rischi per la salute nella popolazione generale La maggior parte delle applicazioni si concentra su una singola area patologica, ma la previsione della morte a causa di diversi esiti della malattia è estremamente complessa, soprattutto in considerazione dei fattori ambientali e individuali che possono interessarli.

"Abbiamo compiuto un importante passo in avanti in questo campo sviluppando un approccio unico e olistico per prevedere il rischio di morte prematura di una persona mediante l'apprendimento automatico, utilizzando i computer per costruire nuovi modelli di previsione del rischio che tengano conto di una vasta gamma di dati demografici, fattori biometrici, clinici e di stile di vita per ogni individuo valutato, anche il loro consumo alimentare di frutta, verdura e carne al giorno.

"Abbiamo mappato le predizioni risultanti ai dati sulla mortalità della coorte, utilizzando i record di morte di Office of National Statistics, il registro dei tumori del Regno Unito e le statistiche degli episodi ospedalieri." Abbiamo trovato algoritmi appresi in macchina significativamente più precisi nel predire la morte rispetto ai modelli di predizione standard sviluppati da un esperto umano. "

I modelli di apprendimento automatico dell'IA utilizzati nel nuovo studio sono noti come "foresta casuale" e "apprendimento profondo". Questi sono stati lanciati contro il modello di predizione della "regressione di Cox", tradizionalmente usato in base all'età e al genere, giudicato il meno accurato nel predire la mortalità, e anche un modello multivariato di Cox che ha funzionato meglio ma tendeva a sopravvalutare il rischio.

Il professor Joe Kai, uno degli accademici clinici che ha lavorato al progetto, ha dichiarato: "Attualmente esiste un intenso interesse per il potenziale utilizzo di 'AI' o 'machine-learning' per meglio prevedere i risultati sanitari. In alcune situazioni potremmo trovarlo utile in altri casi, in questo caso particolare, abbiamo dimostrato che con un'attenta regolazione, questi algoritmi possono migliorare la previsione in modo utile.

"Queste tecniche possono essere nuove per molti nella ricerca sulla salute e difficili da seguire. Crediamo che riportando chiaramente questi metodi in modo trasparente, questo potrebbe aiutare con la verifica scientifica e lo sviluppo futuro di questo entusiasmante campo per l'assistenza sanitaria".

Questo nuovo studio si basa su precedenti lavori del team di Nottingham che hanno dimostrato che quattro diversi algoritmi di intelligenza artificiale, "foresta casuale", "regressione logistica", "aumento gradiente" e "reti neurali", erano significativamente migliori nel predire la malattia cardiovascolare rispetto a un algoritmo stabilito utilizzato nelle attuali linee guida cardiologiche. Questo studio precedente è disponibile qui.

I ricercatori di Nottingham prevedono che l'IA svolgerà un ruolo vitale nello sviluppo di strumenti futuri in grado di fornire una medicina personalizzata, adattando la gestione del rischio ai singoli pazienti. Ulteriori ricerche richiedono la verifica e la convalida di questi algoritmi di intelligenza artificiale in altri gruppi di popolazione e l'esplorazione dei modi per implementare questi sistemi nell'assistenza sanitaria di routine.


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