Il benessere dell’uomo e la presenza di animali domestici vanno spesso di pari passo. Non solo cani e gatti aiutano a migliorare le proprie condizioni di salute, sia in termini di movimento fisico che di equilibrio mentale, ma negli ultimi anni vengono anche scelti come irrinunciabili risorse per la scienza medica. Basti pensare, ad esempio, ai numerosi studi sulle capacità dell’olfatto canino di individuare, prima ancora della diagnosi precoce, alcune forme di tumore. Oggi un aiuto arriva dai felini, i quali potrebbero ben presto diventare una presenza irrinunciabile per la radiologia d’urgenza. Come? Grazie alle tecnologie di intelligenza artificiale.

Il progetto nasce dall’Università della California, presso il San Francisco Medical Center. Grazie a uno studio condotto dal dottor Alvin Rajkomar, si stanno sfruttando le tecnologie di intelligenza artificiale per identificare, con una maggiore rapidità, condizioni potenzialmente letali per i pazienti emerse dalla radiologia d’urgenza. Il proposito nasce da un’esperienza che il medico ha vissuto in prima persona qualche anno fa:

Mi è capitato di richiedere una lastra per un paziente che sospettavo fosse affetto da un pneumotorace potenzialmente letale – dell’aria attorno ai polmoni che premeva sul cuore – e sono rimasto vicino alla macchina digitale dei raggi X durante l’esame. Poter osservare i risultati in tempo reale mi ha permesso di inserire immediatamente un ago nel petto del paziente per rimuovere l’aria, salvandogli così la vita. Ho quindi cominciato a pensare se non fosse possibile elaborare un algoritmo che potesse identificare segnali preliminari, affinché le radiografie non rimangano inutilizzate in un database in attesa che un medico le veda e si passi all’azione.

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Per raggiungere questo obiettivo, il medico e il suo staff hanno deciso di optare per le tecnologie di intelligenza artificiale, tramite dei software di riconoscimento delle immagini. Proprio poiché si tratta di strumenti ad apprendimento progressivo, macchine e software hanno necessitato di una fase di training in cui elaborare migliaia di scatti, standardizzarne i risultati e ridurne gli errori. Trovare sufficienti radiografie a questo scopo, tuttavia, è stato quasi impossibile: sebbene le lastre siano abbastanza frequenti, spesso i metadati non sono corretti e, pertanto, non si può istruire adeguatamente i software. I ricercatori hanno però avuto un’intuizione brillante: perché non allenare la strumentazione non solo con radiografie, ma anche con scatti dalla quotidianità, per aumentarne la sensibilità agli errori? E quali sono le fotografie comune oggi più universalmente diffuse, se non quelle dei gatti?

La sperimentazione mista tra radiografie e scatti di simpatici felini ha avuto successo, tanto che l’intelligenza artificiale ha raggiunto oggi un livello ottimo nel riconoscimento di elementi potenzialmente dannosi per la salute dei pazienti:

Siamo stati in grado di dimostrare che, mescolando migliaia di radiografie con milioni di immagini quotidiane come quelle dei gatti, si può ottenere una performance eccellente. La nostra speranza è ora quella di creare un algoritmo che scenda ulteriormente in profondità, non solo nella creazione di metadati. Prevedo un futuro in cui potremo immediatamente segnalare le radiografie che rappresentano condizioni critiche, affinché i pazienti possano essere subito presi in carico senza alcun ritardo.

23 dicembre 2016
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