Solo le macchine possono analizzare la complessità dei dati, ma l’uomo resta insostituibile. Il futuro è il machine learning, l’abilità di imparare prendendo degli esempi e utilizzandoli per fare previsioni di diagnosi e cura.
Il quadro è chiaro. Di fronte a noi, il machine learning dà ai computer l’abilità di imparare prendendo degli esempi, estraendo i pattern — ossia gli schemi che li contraddistinguono — e utilizzandoli per fare previsioni e nuovi esempi. In medicina, significa elaborare la grande massa di letteratura scientifica disponibile su una determinata malattia o su un intervento terapeutico e offrirla a medici e ricercatori in modo critico, ad esempio facendo ipotesi di diagnosi.
L’utilizzo del machine learning si sta espandendo a macchia d’olio nel campo medico; gli algoritmi consentono ai computer di apprendere sempre di più da ogni caso analizzato e garantiscono un monitoraggio continuo dei pazienti, soprattutto quelli con patologie croniche.
La rivoluzione tecnologica applicata al settore medico ben presto ci fornirà modi e strumenti adeguati per migliorare la nostra qualità di vita. Di fatto, ci troviamo in un momento di transizione fra l’esaminazione condotta da un medico in care e ossa e l’esaminazione condotta da un’intelligenza artificiale.
La tecnologia, tra wearable – dispositivi indossabili – e machine learning, cambierà presto il nostro modo di vedere e vivere la medicina, in un’epoca in cui uno smart-phone è in grado di raccogliere più dati sulla nostra forma fisica rispetto a quanto sa di noi il nostro medico di riferimento.
Pur sembrando un qualcosa di eccessivamente futuristico, l’utilizzo di sistemi basati sul machine learning porterà un’enorme vantaggio alla medicina, permettendo con il monitoraggio costante, di prevenire e salvare molte vite.
Tutti i dati raccolti da oggetti “clinici” collegabili al nostro smartphone saranno una fonte di informazioni potenzialmente molto dettagliate sul nostro stato di benessere e anche di salute fisica. Si possono analizzare queste informazioni per soddisfare le esigenze diagnostiche di base, quelle per cui di norma si andrebbe dal medico, e non solo.
Il machine learning ha la costanza e il raggio d’azione che i medici umani non possono fisicamente avere, mentre questi hanno la capacità di gestire le anomalie che un sistema artificiale non ha.
Per questo e per altri motivi, tra cui molti legali e psicologici, è improbabile che nel prossimo futuro ci affideremo completamente a un’intelligenza artificiale. Ma, con ogni probabilità, sarà proprio questo a segnalare al nostro specialista le anomalie anche minime che sarebbe bene approfondire. Con le relative ripercussioni positive, in termini di prevenzione, diagnosi precoce e cura che da questi, potrebbero derivare.
Senza dimenticare la dimensione umana
Trarre il massimo vantaggio dal machine learning non può tuttavia farci dimenticare che queste tecnologie non possono sostituire la dimensione umana. Possono aiutare, perché analizzano una quantità di dati impossibile per il cervello umano. Ma è sempre quest’ultimo l’elemento che guida e dà un senso ai dati analizzati. Certo non è semplice abituarsi al fatto che le macchine, oggi, siano anche in grado di fare ipotesi: sta all’uomo, però, indirizzarle e capire su quale strada proseguire, fra le varie prospettate.
