Diagnosi più veloci e metà errori se l’intelligenza artificiale legge le radiografie

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    Intelligenza artificiale startup cover

    Non tutta l’intelligenza artificiale viene per nuocere. In parte serve anche per guarire: o almeno per aumentare le chance di riuscirci.

    Sono circa 2 mila i pazienti, in 50 ospedali intorno al mondo, i cui referti ogni giorno vengono esaminati anche dal software di Aidoc: start up israeliana nata nel 2016 da Elad Walach, Michael Braginsky e Guy Reiner e specializzata nell’uso di intelligenza artificiale (AI) per esaminare radiografie. Con un tasso di esattezza pari al 98% nel rilevare emorragie intracraniche, la specialità del sistema di Aidoc.

    Diagnosi più veloci ed errori ridotti della metà se l'intelligenza artificiale legge le radiografie

    La storia – che potrebbe essere inquietante se Walach non spiegasse subito che “il nostro sistema non sostituisce gli umani, ma si somma al loro lavoro, per offrire un aiuto in più” – inizia un decennio fa, nel ministero della Difesa israeliana: sostanzialmente, il posto dove si sperimentano le tecnologie più evolute al mondo.

    E più precisamente nel programma Talpiot, che seleziona ogni anno 30 giovanissimi candidati particolarmente promettenti disposti a firmare per essere formati per diventare “Technology leader”.

    Ognuno dei prescelti deve dedicare alla missione un decennio intero, durante il quale riceve un addestramento in informatica, con diverse specializzazioni: “Io ho studiato intelligenza artificiale fino a diventare capo del dipartimento AI delle forze aeree israeliane”, racconta Walach, oggi trentenne e chief technology officer della società, con alle spalle un’adolescenza trascorsa a scrivere algoritmi e a interessarsi a software, macchine intelligenti e affini.

    Dopo essersi conosciuti nel programma per talenti dell’esercito, i tre i fondatori di Aidoc hanno cercato di capire come indirizzare le conoscenze acquisite in ambito civile: “Volevamo trovare un campo di applicazione che aiutasse le persone e la sanità ci pareva interessante. Ci abbiamo studiato sopra e abbiamo capito che la radiologia era uno dei settori più promettenti. Negli ultimi anni è infatti aumentato del 75% il numero di esami radiologici a cui viene sottoposto ogni paziente, ma il numero dei dottori in grado di leggerli è rimasto uguale, se non diminuito”.

    I tre hanno così creato un sistema specializzato in patologie critiche, tecnicamente definito “decision support system” perché fornisce supporto ai dottori offrendo loro “un terzo occhio, una verifica ulteriore”, spiega Walach.

    Il cervello artificiale è stato nutrito con centinaia di migliaia di immagini di referti, ai quali venivano associate informazioni su quali fossero le condizioni del paziente; finché il sistema non è stato in grado di iniziare a valutare le radiografie che gli venivano sottoposte e di imparare dalle nuove casistiche che si presentano via: un esempio tipico di machine learning, macchine che apprendono da sole.

    Oggi siamo specializzati nel rilevare i problemi, come le emorragie cerebrali o fratture nella colonna verbale, le cui possibilità di risoluzione dipendono enormemente dalla capacità di essere riscontrati in tempo”.

    Walach snocciola statistiche confortanti, secondo cui grazie all’introduzione dell’intelligenza artificiale di Aidoc i tempi di diagnosi si sono ridotti del 60%, il numero di errori del 50% e le dimissioni dei pazienti avvengono conseguentemente più velocemente, con il 20% di tempo ospedaliero risparmiato. Quanto costi il software, che si scarica sulle macchine degli ospedali, non è dato sapere.

    Non posso entrare nel dettaglio, ma questo tipo di tecnologia ha un ritorno sugli investimenti chiarissimo, perché si riducono i costi legati ai ritardi e ai possibili errori, il che si traduce in maggiori ricavi per gli ospedali”. O, per lo Stato, nel caso auspicabile in cui la sanità pubblica possa interessarsi ai nuovi sistemi. Cosa cheinizia ad accadere anche in Italia, dove Aidoc ha avviato contatti che Walach definisce “interessanti”.

    I numeri finora sembrano dimostrare la validità dell’idea dei tre israeliani. Non sono quelli snocciolati dal boss, ma anche quelli del mercato: la start up, con sede a Tel Aviv, è cresciuta in due anni fino a 40 dipendenti e ha raccolto 13 milioni di dollari in due successivi round di investimenti.

    Certo, briciole in confronto alle cifre girate negli anni passati nel campo di altri servizi governati dall’AI come le auto senza conducente, o in certe start up della gig economy: eppure il primo serio round di Uber, nel 2011, raccolse 11 milioni di dollari; in quello successivo si passò a 37 e di lì in poi divennero colpi da mezzo miliardo.

    Ma non è un caso se i big del tech stiano tutti aprendo dipartimenti di AI in Israele, perché – spiega ancora Walach – a Tel Aviv sono praticamente imbattibili nel campo delle applicazioni pratiche. E proprio queste potrebbero in un futuro portare a scenari totalmente nuovi.

    Penso che l’AI inizi a essere in grado di formare se stessa. All’inizio stava a noi insegnare al computer cosa fare: ora costruisci un cervello e lui impara da solo. Nel futuro possiamo immaginare una macchina che costruisca da sola anche questi cervelli”.

    Un futuro distopico, in cui le macchine saranno prima o poi in grado di prendere il sopravvento (e, tra le altre cose, anche di rimpiazzare del tutto i radiologi)? Secondo il giovane israeliano, finito nella lista stilata da Forbes dei 300 più “influenti under 30 al mondo”, assolutamente no.

    L’AI è brava nell’eseguire compiti specifici, ma gli umani hanno una visione globale, olistica, non rimpiazzabile. E i radiologi non guardano solo alle immagini, ma sono parte di un team: per essere parte di un gruppo serve un essere umano. Nel prossimo decennio, insomma, non vedo rivoluzioni”.

    Certo, prosegue, “non so cosa possa succedere dopo perché le cose cambiano molto in fretta, ma fatico a credere che un cervello artificiale possa crescere fino ad arrivare ad avere ambizioni proprie e a prendere il sopravvento. E comunque non è questo quello che noi gli stiamo insegnando”.

    Source: Business Insider Italia