Un team dell’Imperial College di Londra ha sviluppato un sistema di apprendimento per rinforzo che permetterebbe di ridurre il numero di morti causate da sepsi.
di Charlotte Jee
La sepsi rappresenta una complicazione, potenzialmente letale, scatenata da un’infezione batterica; fra i 30 milioni che la contraggono ogni anno nel mondo, uccide una persona su cinque. Un nuovo studio, pubblicato su Nature, sembra suggerire che un sistema sviluppato attraverso l’apprendimento per rinforzo potrebbe ridurre significativamente il loro numero.
L’apprendimento per rinforzo? È una tecnica di apprendimento automatico che prende spunto dal modo in cui gli animali apprendono grazie al riscontro positivo. È la stessa tecnica impiegata da DeepMind per creare il programma che ha imparato da solo a giocare, e vincere, a Go.
La ricerca: Il metodo è stato utilizzato da un team dell’Imperial College di Londra per alimentare un sistema dati con i risultati raccolti da 133 unità di terapia intensive che, negli Stati Uniti, hanno trattato 96.156 pazienti. I dati utilizzati includevano informazioni quali dosaggio dei farmaci, fluidi trasferiti per via endovenosa e vasopressori (medicinali adoperati per restringere i vasi sanguigni) somministrati nelle prime 72 dall’ingresso dei pazienti in ospedale. Il traguardo fissato per il sistema era giungere alla sopravvivenza del paziente dopo 90 giorni.
Risultati migliori: Messo a confronto con un campione indipendente di validazione, il programma, che deve ancora essere testato negli ospedali, è risultato notevolmente migliore rispetto ai trattamenti disposti da medici e team umani.
Un assistente artificiale: Il software si aggiunge alla lista di sistemi alimentati da IA creati per assistere i medici nel trattamento delle malattie, specialmente a cominciare dalle diagnosi. Lo strumento di apprendimento approfondito di Google, ad esempio, si è recentemente dimostrato più abile dei patologi umani nel rilevare metastasi. Sempre più app utilizzano tecniche di IA distinguere e smistare pazienti.
(MO)
