Uno studio pubblicato su "Nature Medicine" dal team di Todd Hollon, dell'Università del Michigan, dimostra come un algoritmo sia in grado di diagnosticare alcuni tumori al cervello dalle immagini delle biopsie, con lo stesso livello di precisione dei medici umani.
I ricercatori, in particolare, hanno generato oltre 2 milioni di immagini di tumori cerebrali da 415 persone con una diagnosi nota. Ogni immagine mostrava una piccola regione di un tumore asportato. Il team ha fornito il tutto all'intelligenza artificiale, in modo che potesse imparare proprio da queste immagini a identificare le caratteristiche legate ai 10 più comuni tipi di tumore cerebrale. Il gruppo di Hollon ha quindi messo alla prova l'Ai in una sperimentazione clinica in cui le immagini di tumori di 278 pazienti con sintomi neurologici sono state assegnate casualmente all'intelligenza artificiale o a patologi in carne e ossa.
Le diagnosi dell'intelligenza artificiale - che richiedono circa 15 secondi - erano accurate il 94,6% delle volte, rispetto al 93,9% dei medici.
L'accuratezza è stata verificata confrontando le diagnosi visive con una valutazione più approfondita, che prevede test in laboratorio. Il risultato promette di accelerare le procedure diagnostiche, senza conseguenze dal punto di vista dell'accuratezza.
(Unioneonline/v.l.)
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