La diagnosi di Alzheimer, come trattato in un precedente articolo, risulta molto complessa per via della mancanza di indicatori specifici che la confermino con certezza. Nei test cognitivi utilizzati, l’analisi del linguaggio parlato è un elemento utile per giungere alla diagnosi di Alzheimer. Tuttavia, spesso, nel momento in cui si svolgono questo e altri esami, la malattia ha già cominciato il suo corso da tempo. Ne consegue la necessità di individuare precocemente il rischio di sviluppare la patologia, in modo da poter agire tempestivamente. Per ottenere una diagnosi precoce di Alzheimer potrebbe essere di grande aiuto l’IA.
IA e medicina: una moltitudine di applicazioni
L’IA è ormai presente in svariati settori: dall’IoT al Fintech, dalla Privacy e Sicurezza alla Sanità. Proprio in quest’ultimo settore ha permesso grandi passi avanti grazie alle sue applicazioni in diversi processi e pratiche.
In ambito farmaceutico, partendo dall’analisi massiva di dati, l’IA riesce a prevedere le possibili interazioni fra le sostanze e a individuare potenziali bersagli terapeutici.
Per il trattamento delle malattie si mostra invece utile nel suggerire soluzioni personalizzate sulla base dell’analisi dei dati dei pazienti, come caratteristiche individuali, storia clinica e storia genetica. Questo permette di aumentare l’efficacia delle terapie e di diminuirne gli effetti collaterali.
Non di minore importanza è l’impiego dell’IA nella telemedicina, che offre la possibilità di dare continuità al rapporto medico-paziente anche a distanza e rende l’accesso all’assistenza sanitaria disponibile per tutti in ogni luogo.
Per citare un ultimo significativo esempio, la diagnostica è fra le aree di maggior interesse per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale. Nella diagnostica per immagini viene adoperata per la lettura e l’analisi degli esiti di risonanze magnetiche, tac o ecografie, offrendosi come supporto ai medici con l’obiettivo di aumentare l’accuratezza e la velocità della diagnosi.
Nel campo della diagnostica neurologica, i ricercatori sperimentano l’applicazione dell’IA per migliorare e velocizzare diagnosi complesse come quella dell’Alzheimer.
IA: una preziosa alleata per la diagnosi di Alzheimer
Uno studio dell’Università di Boston ha dato origine a un modello di intelligenza artificiale, che, analizzando il linguaggio parlato dei pazienti, riuscirebbe a prevedere, con un’accuratezza del 78,5%, se una persona con declino cognitivo lieve svilupperà la malattia di Alzheimer nei successivi sei anni.
Il modello è basato su una combinazione di strumenti di riconoscimento vocale e di apprendimento automatico, ovvero su un programma che analizza i dati in modo indipendente dopo che gli informatici gli hanno “insegnato” a farlo. In questo modo, il modello individua le connessioni tra il linguaggio (attraverso le registrazioni inserite), i dati demografici, la diagnosi e la progressione della malattia. Dopo averlo addestrato su un sottoinsieme della popolazione dello studio, gli scienziati hanno testato la sua capacità predittiva sul resto dei partecipanti.
L’efficacia del modello è anche dovuta al fatto che esso non esamina soltanto le caratteristiche acustiche del discorso, come l’enunciazione o la velocità, ma anche il suo contenuto (scelta e struttura delle parole).
Oltre alla possibilità di effettuare diagnosi precoci, questo lavoro potrebbe contribuire a rendere più accessibile lo screening del deterioramento cognitivo, portando l’assistenza anche ai pazienti che non sono vicini ai centri medici. Ciò potrebbe avvenire, ad esempio, attraverso un’app per smartphone. Sulla fattibilità del progetto sta già indagando Paschalidis, uno degli autori della ricerca.
Inoltre, la volontà degli scienziati è quella di espandere i confini dello studio attuale, facendo esaminare al modello non solo interviste fra medico e paziente, ma anche conversazioni quotidiane più spontanee. Un’ulteriore intenzione è quella di aggiungere all’analisi del parlato anche quella di disegni e modelli di vita quotidiana dei pazienti.
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