La medicina è un campo in continua evoluzione, dove la ricerca e l’innovazione giocano un ruolo fondamentale nel migliorare la qualità della vita dei pazienti. In questo contesto, l’intelligenza artificiale (AI) sta emergendo come uno strumento potente e rivoluzionario, capace di trasformare il modo in cui vengono effettuate le diagnosi mediche. Un recente sviluppo presso il Beckman Institute for Advanced Science and Technology ha portato alla creazione di un modello di AI in grado di identificare con precisione tumori e malattie nelle immagini mediche, fornendo al contempo mappe visive esplicative che migliorano la comunicazione medico-paziente e facilitano la rilevazione precoce delle patologie.
Il modello di AI sviluppato dai ricercatori del Beckman Institute si presenta come un vero e proprio assistente per i medici, in grado di fornire diagnosi precise e di spiegare il proprio ragionamento attraverso mappe visive. Questa trasparenza unica consente ai medici di seguire facilmente il processo decisionale dell’AI, di verificare l’accuratezza delle diagnosi e di spiegare i risultati ai pazienti in modo chiaro e comprensibile. Sourya Sengupta, autore principale dello studio e assistente di ricerca presso il Beckman Institute, sottolinea l’importanza di questo strumento nell’individuare il cancro e le malattie nelle loro fasi iniziali, semplificando il processo diagnostico e rendendolo più accessibile sia per i medici che per i pazienti.
Il modello di AI non si limita a fornire una diagnosi binaria, ma produce anche una mappa visiva, o E-map, che trasforma l’immagine medica originale in una sorta di tela dove ogni regione è assegnata a un valore numerico. Questi valori indicano l’interesse medico di ciascuna area nell’identificare la presenza di anomalie. I medici possono così esaminare le aree più rilevanti e rispondere con maggiore precisione alle domande dei pazienti, aumentando la fiducia nel sistema e migliorando la trasparenza del processo diagnostico.
L’intelligenza artificiale, e in particolare l’apprendimento automatico (ML) e l’apprendimento profondo (deep learning), rappresentano una nuova frontiera nella medicina. Queste tecnologie consentono ai sistemi di AI di analizzare grandi quantità di informazioni e di prendere decisioni sfumate, simili a quelle umane. I modelli di deep learning traggono la loro forza decisionale dalle reti neurali profonde, le simulazioni informatiche più vicine al cervello umano, che, proprio come gli esseri umani, sono composte da strati che le rendono complesse da navigare.
Nonostante le loro capacità, le reti neurali profonde si scontrano con il problema della “scatola nera” dell’intelligenza artificiale, ovvero la difficoltà di mostrare il proprio lavoro e di spiegare come arrivano a una determinata conclusione. Questo rappresenta un ostacolo significativo, soprattutto quando le immagini in questione riguardano diagnosi che possono cambiare la vita dei pazienti, come le mammografie che possono indicare segni precoci di cancro al seno. Il modello di AI sviluppato dal Beckman Institute supera questo problema fornendo una spiegazione visiva per ogni diagnosi, rendendo il processo più trasparente e comprensibile.
Il modello di AI proposto dai ricercatori si auto-interpreta ad ogni decisione, eliminando la necessità di strumenti esterni per decifrare la “scatola nera”. Questo approccio innovativo consente di avere un sistema più trasparente e affidabile, che può essere facilmente compreso sia dai medici che dai pazienti. Inoltre, il modello è stato addestrato su tre diversi compiti di diagnosi di malattie, analizzando più di 20.000 immagini totali, e ha mostrato tassi di accuratezza comparabili a quelli dei sistemi AI esistenti senza auto-interpretazione.
