Secondo quanto riporta il MIT Technology Review, l’Artificial Intelligence di Google sta avendo ottimi risultati, una nuova applicazione in ambito health sta dando dei risultati sorprendenti, sembra che questa nuova tecnologia riesca ad individuare il cancro al seno meglio dei patologi. Il tool di deep learning di Big G, infatti, riuscirebbe a distinguere correttamente un cancro metastasico nel 99% dei casi, un indice di accuratezza superiore a quello della diagnostica umana.
Tutto deriva da un algoritmo chiamato Lymph Node Assistant, o LYNA, che il team di Moutain View ha sviluppato per individuare le caratteristiche dei tumori che hanno metastasi, notoriamente difficili da rilevare. Del mezzo milione di morti nel mondo causate dal cancro al seno, il 90% è dovuto a metastasi. Il tasso di riconoscimento del 99% è molto superiore alle operazioni di diagnostica dei patologi umani, l’algoritmo si è dimostrato performante anche nel trovare piccole metastasi sui singoli vetrini. Gli studi hanno dimostrato che il margine di errore che i patologi umani possano non riconoscere simili tracce possa portare ad un indice di accuratezza fino al 62%, quando sotto pressione.
Certamente questa tecnologia non andrà a sostituire la diagnostica umana, che rimane indispensabile, ma molto probabilmente la andrà a completare, potenziando le abilità dei sistemi di rilevamento, rendendo più facile e veloce la diagnosi di tumori metastatici. In uno studio, l’algoritmo, in media ha dimezzato il tempo impiegato per controllare un campione, riducendolo a un solo minuto.
Google, oltre che in questo ambito oncologico, sta applicando l’intelligenza artificiale su diverse campi dell’healthcare, in un numero svariato di progetti. Un esempio su tutti quello della sussisidiaria DeepMind che utilizza l’AI per controllare eventuali disturbi dell’occhio, un sistema in dotazione al Moorfields Eye Hospital di Londra. Ora come prossimo passo, come è successo per DeepMind, sarà interessante vedere LYNA all’opera nelle cliniche vere e proprie, certamente i presupposti sono molto interessanti.
