I ricercatori della Technical University of Denmark hanno sfruttato l’intelligenza artificiale (IA) per creare un sistema predittivo che punta a combattere le malattie potenzialmente letali. Il sistema AI, chiamato Life2vec, è stato progettato per utilizzare dati medici estesi per anticipare con alta precisione possibili cause di morte.
L’innovativo strumento AI integra varie informazioni mediche e sociali degli individui per prevedere possibili eventi che mettono a rischio la vita. I dati raccolti per questo strumento includono visite mediche, storie cliniche e status sociali di sei milioni di persone in Danimarca, dal 2008 al 2020.
Gli scienziati erano motivati dal desiderio di comprendere i meccanismi che potenzialmente influenzano la durata della vita umana ed esplorare opzioni di intervento personalizzate utili. Hanno impiegato il modello AI per analizzare il set di dati delle persone decedute tra i 35 e i 65 anni, con la metà dei decessi avvenuti tra il 2016 e il 2020. L’obiettivo principale era stabilire le cause principali dei loro decessi basandosi sui dati della loro vita e non prevedere il destino.
Lo scopo del sistema AI non è prevedere il destino, ma piuttosto fungere da strumento preventivo contro malattie gravi e cause evitabili di morte prematura. Fornisce una visione più approfondita dei rischi e delle condizioni che possono accorciare la vita di una persona.
Secondo lo studio pubblicato, l’accuratezza predittiva di questo AI è risultata essere efficace dell’11% in più rispetto ai modelli tradizionali utilizzati dalle compagnie di assicurazione per prevedere la mortalità. Questo progresso dimostra il potenziale dell’IA nel migliorare la comprensione e la prevenzione della morte prematura, aprendo la strada a interventi sanitari più personalizzati.
Una domanda importante correlata all’argomento della previsione e prevenzione delle morti premature utilizzando un sistema AI come Life2vec è come vengono gestite le considerazioni sulla privacy ed etiche quando si tratta di dati medici personali sensibili. Le preoccupazioni sulla privacy sono fondamentali quando i sistemi AI gestiscono registrazioni mediche e altre informazioni riservate per prevenire l’abuso o l’accesso non autorizzato.
Un altro aspetto chiave è il potenziale dell’IA nel ridurre le disparità sanitarie. I modelli AI che possono prevedere con precisione gli esiti sanitari hanno il potenziale per identificare precocemente individui a rischio, consentendo interventi in grado di mitigare o invertire la progressione delle malattie. Questo è particolarmente importante per le comunità emarginate che potrebbero avere minor accesso alle cure regolari e alle misure preventive.
Per quanto riguarda le sfide, una delle sfide principali è la qualità e la rappresentatività dei dati. Le prestazioni predittive dell’IA dipendono fortemente dalla diversità e dalla qualità dei dati su cui viene addestrata. Se ci sono pregiudizi o lacune nei dati, il sistema AI potrebbe produrre predizioni inaccurate o non generalizzare i suoi risultati tra gruppi di popolazione diversi.
Possono anche esserci controversie legate ai determinanti della salute inclusi nell’analisi dei dati. Poiché determinanti sociali come il livello di reddito, l’istruzione e i fattori ambientali possono influenzare gli esiti sanitari, potrebbe esserci un dibattito su quali fattori sono appropriati da includere nei modelli di previsione.
I vantaggi dell’utilizzo dei sistemi AI in sanità sono numerosi. Tali sistemi possono elaborare vaste quantità di dati molto più rapidamente rispetto agli esseri umani, il che può portare alla diagnosi precoce delle malattie e all’intervento tempestivo, salvando alla fine vite. Possono anche identificare modelli complessi che potrebbero non essere evidenti agli analisti umani, portando a nuove intuizioni sui meccanismi della malattia.
Al contrario, gli svantaggi possono includere potenziali errori nella predizione, che possono verificarsi a causa di dati di addestramento tendenziosi o incompleti, portando a errate classificazioni o falsi allarmi. Inoltre, potrebbe esserci una perdita di contatto umano nelle cure, poiché la dipendenza dalla tecnologia aumenta.
Assicurare la sicurezza, l’affidabilità e l’equità dei sistemi AI in sanità richiede una ricerca e una regolamentazione in corso. Infine, integrare le previsioni AI nel sistema sanitario esistente in modo che completino l’esperienza medica è un equilibrio delicato che deve essere raggiunto.
Per ulteriori informazioni autorevoli su AI e salute, è possibile visitare i seguenti link:
– Istituti Nazionali di Salute (NIH) su nih.gov
– Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) su who.int
– Centri per il Controllo e la Prevenzione delle Malattie (CDC) su cdc.gov
Queste risorse possono fornire ulteriore contesto e informazioni relative allo sviluppo e all’implementazione dell’IA in sanità.