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Arriva il dermatologo artificiale: l’algoritmo di Google riconosce le malattie della pelle

Un sistema basato su machine learning sviluppato dai ricercatori di Google si è rivelato in grado di identificare 26 diverse condizioni cutanee partendo da fotografie e descrizioni di formazioni e lesioni. Il sistema ha ancora dei limiti, ma il grado di accuratezza mostrato è comparabile a quello di uno specialista in carne e ossa.
A cura di Lorenzo Longhitano
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Uno degli ambiti in cui l'intelligenza artificiale sarà più utile all'uomo è senza dubbio quello della medicina. Gli algoritmi di machine learning saranno sempre più efficienti nell'aiutare i medici in carne e ossa a formulare diagnosi sui propri pazienti, e presto potrebbero essere già in grado di dare una mano in questo senso: l'ultimo software messo a punto dai ricercatori di Google è infatti specializzato nell'identificare le malattie cutanee e in effetti sembra in grado di identificare 26 diverse condizioni della pelle con una precisione simile a quella di uno specialista.

Il team della casa di Mountain View si è concentrato sulla dermatologia per due motivi: il numero persone affette da malattie della pelle è molto elevato e il numero di specialisti non lo è altrettanto; di conseguenza numerosi pazienti sono costretti ad affidarsi alle diagnosi di medici generici che però non sono altrettanto qualificati nell'identificare e trattare malattie che, se sottovalutate, possono rivelarsi anche pericolose.

Il software è stato realizzato come tutti gli algoritmi basati sul deep learning: mostrandogli fotografie e informazioni su migliaia e migliaia di casi risalenti agli anni scorsi, accoppiandoli alle relative diagnosi e succesivamente testandone l'efficacia migliorando di volta in volta i risultati attraverso numerose correzioni. Il sistema ottenuto parte da una o più fotografie delle condizioni e può prendere in considerazione fino a 45 variabili che le descrivono più nel dettaglio, come prurito e gonfiore: da questi dati viene generata una classifica di probabili diagnosi dalle quali si può giungere per esclusione a quella corretta attraverso pochi esami di laboratorio.

Il software è giunto alla diagnosi corretta nel 71% dei casi e nel 93% l'ha comunque inserita in una delle prime tre ipotesi, rivelandosi leggermente al di sotto delle capacità di un vero dermatologo ma comunque al di sopra di quelle di un medico di base. Il sistema insomma va ancora perfezionato (la banca dati utilizzata proveniva da una unica fonte e su alcune tipologie di pelle non sono state digerite abbastanza informazioni), ma secondo i ricercatori potrebbe un giorno aiutare la categoria dei medici generici ad assistere i propri pazienti in ambulatorio, formulando ipotesi e a consigliando esami inizialmente non presi in considerazione.

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