Nuovi progressi nell’AI per l’uso clinico

I ricercatori di Radboudumc hanno aiutato a fare progressi nell’intelligenza artificiale (AI) nell’ambiente clinico dopo aver dimostrato come l’AI possa diagnosticare problemi simili a un medico, mostrando anche come raggiunge la diagnosi. L’AI gioca già un ruolo in questo ambiente, essendo utilizzato per rilevare rapidamente le anomalie che potrebbero essere etichettate come malattie dagli esperti.

AI nell’ambiente clinico

L’intelligenza artificiale è stata sempre più utilizzata nella diagnosi delle immagini mediche. Ciò che tradizionalmente veniva fatto da un medico che studia una radiografia o una biopsia per identificare le anomalie può ora essere fatto con l’AI. Attraverso l’utilizzo dell’apprendimento profondo, questi sistemi possono diagnosticare da soli, spesso con la stessa accuratezza o addirittura migliore dei medici umani.

I sistemi non sono perfetti, tuttavia. Uno dei problemi è che l’AI non dimostra come analizza le immagini e raggiunge la diagnosi. Un altro problema è che non fanno nulla in più, ovvero si fermano una volta raggiunta una specifica diagnosi. Ciò potrebbe portare al fatto che il sistema perda alcune anomalie anche quando c’è una diagnosi corretta.

In questo scenario, il medico umano è migliore nell’osservare il paziente, la radiografia o altre immagini in generale.

Progressi nell’AI

Questi problemi per l’AI nell’ambiente clinico stanno ora essere affrontati dai ricercatori. Christina González Gonzalo è una candidata al dottorato presso il gruppo di ricerca A-eye e analisi di immagini diagnostiche di Radboudumc.

González Gonzalo ha sviluppato un nuovo metodo per l’AI diagnostica utilizzando scansioni oculari che hanno rilevato anomalie della retina. Le specifiche anomalie possono essere facilmente trovate da medici umani e AI e spesso si verificano in gruppi.

Nel caso del sistema AI, diagnosticava una o più anomalie e si fermava, dimostrando uno degli svantaggi dell’utilizzo di un tale sistema. Per affrontare questo, González Gonzalo ha sviluppato un processo in cui l’AI esamina l’immagine più volte. Quando lo fa, impara a ignorare i luoghi che aveva già coperto, il che gli consente di scoprire nuovi. Inoltre, l’AI evidenzia anche le aree sospette, rendendo l’intero processo diagnostico più trasparente per gli esseri umani da osservare.

Questo nuovo metodo è diverso dai tradizionali sistemi AI utilizzati in questi ambienti, che basano la loro diagnosi su una valutazione della scansione oculare. Ora, i ricercatori possono vedere come il nuovo sistema AI ha raggiunto la diagnosi.

Per ignorare le anomalie già rilevate, il sistema AI riempie digitalmente queste aree con tessuto sano proveniente dalle aree intorno alle anomalie. La diagnosi viene quindi effettuata sulla base di tutte le valutazioni aggiunte insieme.

Lo studio ha scoperto che questo nuovo sistema ha migliorato la sensibilità della rilevazione della retinopatia diabetica e della degenerazione maculare legata all’età del 11,2+/-2,0%.

Questo nuovo sistema potrebbe realmente cambiare il modo in cui l’AI viene utilizzato nella diagnosi di malattie basate su anomalie e il più grande progresso è la nuova trasparenza che può dimostrare durante questo processo. Questa trasparenza è ciò che consentirà ulteriori correzioni e progressi, con l’obiettivo finale di un sistema AI che possa diagnosticare problemi molto più accuratamente e rapidamente dei migliori esperti umani nel campo. Ciò potrebbe anche portare a un sistema più affidabile, possibilmente risultando nell’adozione generalizzata all’interno del campo più ampio.