Scienziati dell’Università di Nottingham nel Regno Unito sono riusciti a sviluppare un algoritmo in grado di battere i medici quando si tratta di prevedere un attacco cardiaco. Attualmente circa 20 milioni di persone sono vittime di patologie cardiovascolari che includono infarti, ictus e arterie ostruite. Per prevedere rischi individuali, i medici al momento seguono linee guida simili a quelle consigliate da American College of Cardiology/American Heart Association (ACC/AHA). Tali linee guide tengono conto di fattori quali: età, livello di colesterolo nel sangue e pressione sanguigna.
Sfruttando l’informatica, Stephen Weng, un epidemiologo dell’Università di Nottingham, ha preso le linee guide da ACC/AHA e le ha confrontate con quattro tecniche algoritmiche di apprendimento automatico: foresta casuale (un classificatore d’insieme), regressione logistica, gradient boosting e reti neurali. Algoritmi di intelligenza artificiale hanno cominciato ad addestrare se stessi usando dati alla ricerca di pattern e creare proprie “regole”; successivamente queste linee guida sono state confrontate con i dati di altri documenti. Tutti e quattro i metodi si sono rivelati sensibilmente migliori rispetto alle linee guide di ACC/AHA. L’algoritmo migliore, quello che ha sfruttato le reti neurali, si è rivelato il 7.6% più corretto rispetto ai metodi di ACC/AHA e comportato l’1.6% di falsi positivi in meno. In pratica tenendo conto di 83.000 cartelle cliniche, potevano essere salvate 365 persone in più.
“Non sottolineerò mai abbastanza quanto tutto questo sia importante” ha dichiarato a Science Elsie Ross, chirurgo vascolare della Stanford University di Palo Alto (California), augurandosi che i medici comincino ad accogliere l’uso dell’intelligenza artificiale come contributo nella cura dei pazienti.
