‘Intelligenza Artificiale “Spiegabile”‘ Creata Per Diagnosi e Trattamento di Bambini Con Esperienze Avverse dell’Infanzia

I ricercatori del Laboratorio di Oak Ridge hanno recentemente creato un sistema di intelligenza artificiale destinato a facilitare la diagnosi e il trattamento di individui che hanno sperimentato significative avversità nell’infanzia. Secondo The Next Web, il sistema di intelligenza artificiale è progettato per essere “spiegabile”, a differenza di molti modelli di intelligenza artificiale che sono scatole nere, restituendo frammenti dei dati utilizzati per prendere le sue decisioni.

Il termine “Esperienze Avverse dell’Infanzia” (ACEs) si riferisce a eventi traumatici che si verificano alle persone prima dell’età di 18 anni e includono tutte le forme di abuso e negligenza, nonché l’incarcerazione, l’abuso di sostanze, la violenza domestica verso un genitore e la malattia mentale di un genitore. Le ACE possono avere effetti a lungo termine sullo sviluppo e il benessere delle persone, e come per molte questioni mediche, la diagnosi e il trattamento precoci possono migliorare gli esiti per le persone coinvolte. Il tipo di interventi efficaci per coloro che hanno sperimentato ACE è ben noto e ampiamente studiato, ma le agenzie di trattamento della salute mentale spesso mancano delle risorse per diagnosticare una persona e seguirli per l’intero corso del trattamento.

Il sistema di intelligenza artificiale è stato sviluppato da due ricercatori medici del Laboratorio Nazionale di Oak Ridge dell’Università del Tennessee, Nariman Ammar e Arash Shaban-Nejad. In un articolo di pre-stampa recentemente pubblicato su JMIR Medical Informatics, il team di ricerca ha descritto lo sviluppo e la sperimentazione del loro modello di intelligenza artificiale, progettato per aiutare i professionisti medici nella diagnosi e nel trattamento di coloro che sono stati colpiti da ACE.

Il modello di intelligenza artificiale è destinato a suggerire certi interventi ai professionisti medici, rendendo più facile per i professionisti aiutare le persone che soffrono di ACE. Il processo attuale per ottenere un trattamento per un individuo che soffre di ACE è lungo e complesso. Per diagnosticare le persone colpite da ACE, i professionisti medici devono ricevere una formazione avanzata sul tipo di domande da porre, quindi utilizzare le domande giuste per ottenere informazioni su quali eventi hanno plasmato l’infanzia di una persona e come gli eventi potrebbero averli influenzati. Quando si considerano le molte combinazioni potenziali di domande e risposte, può essere molto difficile per un fornitore raccomandare un tipo specifico di intervento. Oltre a questo, una volta che gli appuntamenti con agenzie mediche o governative sono stati fissati, ci sarà una lunga fila di lavoratori sanitari e governativi che si occupano di un paziente, e non è garantito che abbiano la formazione o la comprensione corretta di ACE.

Per affrontare questi problemi, il team di ricerca ha progettato un’applicazione di intelligenza artificiale che funziona in modo simile a un chatbot per scopi di supporto tecnico. Coloro che utilizzano il sistema di intelligenza artificiale inseriscono le informazioni del paziente nel modello, che restituisce una raccomandazione per certi interventi su una certa programmazione, in base al database sul quale il modello è stato addestrato. Il modello tiene conto degli input del linguaggio naturale, interpretando frasi come “la mia casa non ha riscaldamento” come indicatori di potenziale avversità nell’infanzia, verificando queste affermazioni contestuali contro una guida medica per il trattamento di ACE, raccomandando le azioni migliori.

Le risposte agli input dell’utente non sono predefinite, ma dinamiche, utilizzando un sistema di webhook che attivano e invocano endpoint di servizio esterni che generano risposte dinamiche. Il sistema di intelligenza artificiale decide quali domande porre in base alle risposte date alle domande precedenti, con l’obiettivo finale di abilitare la raccolta delle informazioni più utili e più rilevanti nel minor numero di domande. Come menzionato in precedenza, il sistema è anche spiegabile, esponendo i dati che ha utilizzato per prendere decisioni riguardanti gli interventi. Di conseguenza, il sistema è tracciabile e i professionisti medici dovrebbero essere in grado di seguire la logica utilizzata dal sistema a ritroso.

Il sistema di intelligenza artificiale sviluppato dai ricercatori del Laboratorio di Oak Ridge è uno dei primi approcci basati sui dati per consentire ai professionisti medici di diagnosticare meglio le persone con ACE. Sebbene questo sia un risultato impressionante di per sé, è possibile che l’approccio generale utilizzato per creare il sistema di intelligenza artificiale e il chatbot potrebbe essere esteso ad altri domini e utilizzato per diagnosticare e trattare altre forme di malattie mentali. I metodi utilizzati per esporre i dati utilizzati per prendere certe decisioni potrebbero anche essere utilizzati per aumentare la trasparenza e la spiegabilità per i sistemi di apprendimento automatico nel loro complesso.