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L'AI potrebbe rendere l'assistenza sanitaria più equa
Un nuovo studio mostra come i modelli di apprendimento profondo per definire eventuali terapie mediche potrebbero aiutare a superare una serie di lacune nelle conoscenze mediche.
di Karen Hao 25-01-21

Negli ultimi anni, la ricerca ha dimostrato che l'apprendimento profondo può eguagliare prestazioni di alto livello in attività di imaging medico come la diagnosi precoce del cancro e la diagnosi delle malattie degli occhi. Ma rimane un motivo di cautela. Alcuni studi hanno dimostrato che l'apprendimento profondo ha la tendenza a perpetuare la discriminazione. Con un sistema sanitario già caratterizzato da disparità, le applicazioni approssimative di apprendimento profondo potrebbero peggiorare la situazione.

 

Ora un nuovo documento pubblicato su “Nature Medicine” propone un modo per sviluppare algoritmi medici che potrebbero aiutare a invertire, piuttosto che esacerbare, la disuguaglianza esistente. La chiave, afferma Ziad Obermeyer, professore associato dell'Università di Berkeley che ha supervisionato la ricerca, è interrompere l'addestramento degli algoritmi per coadiuvare le prestazioni degli esperti umani.

 

L'articolo esamina un esempio clinico specifico delle disparità esistenti nel trattamento dell'osteoartrosi del ginocchio, una malattia che causa dolore cronico. Valutare la gravità del dolore aiuta i medici a prescrivere il rimedio giusto, compresa la terapia fisica, i farmaci o la chirurgia. Questo viene tradizionalmente fatto da un radiologo che esamina una radiografia del ginocchio del paziente e segnala il dolore sul grado Kellgren–Lawrence (KLG), che calcola i livelli di dolore in base alla presenza di diverse caratteristiche radiografiche, come il grado di cartilagine mancante o danno strutturale.

 

Ma i dati raccolti dal National Institute of Health hanno scoperto che i medici che utilizzano questo metodo classificano sistematicamente la gravità del dolore dei pazienti neri molto al di sotto della sofferenza che queste persone dicono di provare. I pazienti segnalano autonomamente i loro livelli di dolore utilizzando un sondaggio che chiede informazioni sul dolore durante varie attività, come piegare e allungare la gamba.