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\u00a9 C Malambo\/peopleimages.com\/stock.adobe.com<\/p>\n
L\u2019intelligenza artificiale sta trasformando la medicina. Con una precisione sempre maggiore, aiuta i medici a diagnosticare i pazienti. La nostra anamnesi offre informazioni preziose riguardo a potenziali problemi di salute. Ma cosa succederebbe se l\u2019intelligenza artificiale fosse in grado di stimare in modo affidabile la nostra prossima diagnosi, complicazione o persino il momento del decesso?<\/p>\n
Un gruppo di ricercatori del Laboratorio europeo di biologia molecolare (EMBL), del Centro tedesco di ricerca sul cancro (DKFZ) e dell\u2019Universit\u00e0 di Copenaghen ha creato un modello di intelligenza artificiale chiamato Delphi-2M in grado di prevedere le diagnosi mediche con oltre un decennio di anticipo. L\u2019innovazione \u00e8 presentata nella rivista \u00abNature\u00bb(si apre in una nuova finestra)<\/a>.<\/p>\n \t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tCome si prospetta il vostro futuro clinico<\/p>\n Delphi-2M \u00e8 in grado di valutare il rischio di oltre 1200 patologie, tra cui cancro, diabete, malattie cardiache e respiratorie. \u00c8 meno affidabile quando si tratta di condizioni pi\u00f9 casuali, come ad esempio i disturbi mentali e la gravidanza. Non calcola le date esatte, ma stima la probabilit\u00e0 di malattie.<\/p>\n A differenza di ChatGPT e di altri chatbot IA simili, Delphi-2M predice gli esiti, non le parole. Gli eventi medici di solito seguono schemi prevedibili. Impara questi modelli per prevedere i risultati futuri della salute.<\/p>\n Delphi-2M fornisce in un certo senso previsioni sulla salute, simili a quelle di un\u2019applicazione meteo. \u00abQuindi, proprio come per il meteo, dove possiamo avere il 70\u00a0% di probabilit\u00e0 di pioggia, possiamo fare lo stesso per l\u2019assistenza sanitaria\u00bb, ha dichiarato il direttore esecutivo ad interim dell\u2019EMBL Ewan Birney alla \u00abBBC\u00bb(si apre in una nuova finestra)<\/a>. \u00abE possiamo farlo non solo per una malattia, ma per tutte le malattie allo stesso tempo – non siamo mai stati in grado di farlo prima. Sono emozionato\u00bb.<\/p>\n I ricercatori hanno addestrato Delphi-2M sui dati della Biobank del Regno Unito, un enorme database biomedico con informazioni su circa mezzo milione di partecipanti. Hanno dimostrato le prestazioni di Delphi-2M testandolo con i dati di quasi 2 milioni di persone presenti nel database della sanit\u00e0 pubblica danese.<\/p>\n