Usare l’Intelligenza artificiale (Ai) per fare previsioni su come potrebbe cambiare in futuro lo stato di salute delle persone. Va in questa direzione il modello di Ai sviluppato da ricercatrici e ricercatori di diverse università e istituti, fra cui lo European Molecular Biology Laboratory di Hixton (Regno Unito), il German Cancer Research Centre di Heidelberg (Germania) e l’Università di Copenhagen (Danimarca). Il modello è stato addestrato su dati (resi anonimi) relativi a 400 mila pazienti inclusi nella Uk Biobank, ed è stato successivamente validato utilizzando i dati clinici di 1,9 milioni di persone inserite nel Danish National Patient Registry. I risultati della ricerca sono pubblicati su Nature.

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Generare predizioni in base alla storia clinica

“Gli eventi medici spesso seguono schemi prevedibili – spiega Tom Fitzgerald, ricercatore presso l’Istituto di bioinformatica dello European Molecular Biology Laboratory (Embl-Ebi) – Il nostro modello di intelligenza artificiale apprende tali schemi ed è in grado di prevedere i futuri esiti sanitari. Ci offre un modo per esplorare ciò che potrebbe accadere sulla base della storia clinica di una persona e di altri fattori chiave”.

Infatti, basandosi sulla storia clinica e sugli eventuali fattori di rischio legati allo stile di vita, il nuovo modello sarebbe in grado di stimare il livello di rischio e prevedere la possibile progressione per oltre mille patologie con più di dieci anni di anticipo, e con un’accuratezza comparabile a quella di modelli già esistenti, in grado però di esaminare una singola patologia. Come ci si potrebbe aspettare, il nuovo modello di Ai funziona meglio per alcune previsioni, come l’infarto, la setticemia (ossia l’infezione generalizzata dovuta alla proliferazione di microrganismi patogeni nel sangue) e alcuni tipi di cancro, mentre funziona peggio per altre che tendono ad avere una progressione più variabile o a dipendere da eventi poco prevedibili, come i disturbi della salute mentale o le complicanze della gravidanza.

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Non certezze ma probabilità

In ogni caso, prosegue Fitzgerald, è fondamentale sottolineare che il modello non fornisce certezze, ma stime dei potenziali rischi. Funziona, cioè, in modo analogo alle previsioni meteorologiche, che assegnano una probabilità al verificarsi di un certo evento in un determinato lasso di tempo. Inoltre, gli stessi autori della ricerca fanno notare che l’algoritmo presenta alcuni limiti: uno fra tutti, il fatto che nel set di dati utilizzato per addestrarlo alcune fasce di età e alcuni gruppi etnici potrebbero essere sottorappresentati.

Allo stesso tempo, le applicazioni possibili sono diverse, per esempio identificare i pazienti che potrebbero beneficiare maggiormente di specifici programmi di screening. Anche se, sottolineano i ricercatori nella pubblicazione, gli eventuali usi clinici di questo tipo di sistemi dovranno essere ulteriormente regolamentati.

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Dal singolo paziente alla popolazione

Sul fronte della ricerca, algoritmi come questo potrebbero inoltre essere utilizzati per simulare la prognosi per una certa malattia utilizzando dati artificiali in situazioni in cui è difficile accedere a dati reali. “Modelli generativi come il nostro potrebbero un giorno aiutare a personalizzare le cure e anticipare le esigenze sanitarie su larga scala – conclude Moritz Gerstung, responsabile della divisione di Ai in oncologia presso il German Cancer Research Centre di Heidelberg e uno degli autori principali della ricerca – Essendo addestrati su ampie popolazioni, questi modelli offrono una potente lente d’ingrandimento su come si sviluppano le malattie”.

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