Grazie agli strumenti legati all’intelligenza artificiale messi a disposizione da Google, alcuni ricercatori della New York University sono stati in grado di sviluppare un algoritmo di riconoscimento del cancro ai polmoni.

I progressi sempre più rapidi dell’intelligenza artificiale applicata alla medicina stanno facendo si che i processi di screening tumorali diventino non solo più rapidi ma anche più precisi.

Google è fra le prime aziende in questo campo e, grazie anche ai tool messi a disposizione di scienziati e ricercatori, sta permettendo innovazioni a tutto tondo. Non a caso Sundar Pichai, attuale CEO di Google, l’ha paragonata, per importanza, alla scoperta del fuoco e dell’elettricità.

Una ricerca importantissima per lo screening del cancro ai polmoni

Guidato dai ricercatori della NYU School of Medicine e pubblicato online il 17 settembre su Nature Medicine, lo studio si è servito di un framework open source chiamato DeepPATH, che raccoglie il codice usato per studiare l’uso di un’architettura di deep learning, in particolare Google Inception v3.

Cancro ai polmoni

Utilizzando la tecnica del machine learning, ovvero fornendo all’algoritmo una serie molto ampia di esempi di radiografie e analisi legate a pazienti affetti da cancro ai polmoni, i ricercatori sono stati in grado di creare un framework di intelligenza artificiale che riesce a distinguere con il 97% di accuratezza tra un Adenocarcinoma e un Carcinoma polmonare a cellule squamose.

Il risultato potrebbe sembrare molto elevato ma sicuramente c’è moltissima possibilità di miglioramenti. Tutto sta nel fornire all’algoritmo una serie di dataset molto più ampi per affinare e aggiustare sempre più i propri parametri.

Cancro ai polmoni

Questa ricerca è estremamente importante anche perché i dati del World Health Organization parlano chiari: il cancro ai polmoni è il più comune in tutto il mondo. Dall’uso di tabacco e alcool a una dieta non sana fino anche alla mancanza di attività fisica, sono tutti fattori che contribuiscono in maniera negativa.

Capite bene che si tratta di un modo non tanto per sostituire del tutto un encologo (passeranno degli anni prima che ciò avvenga) ma per rendere il suo lavoro molto più efficiente: dapprima i casi vengono sottoposti all’intelligenza artificiale e successivamente catalogati per importanza e pericolosità fornendo al medico uno strumento di gestione particolarmente efficace.