In una recente intervista Jeff Dean, responsabile dell’intelligenza artificiale di Google, ha illustrato i progetti a cui sta lavorando.
Eric Topol e Abraham Verghese hanno intervistato per Medscape Jeff Dean, responsabile dell’Intelligenza Artificiale di Google, sul futuro delle cartelle cliniche elettroniche (CCE) e delle tecnologie in medicina.
Dean ha iniziato evidenziando il rapporto di amore-odio che i medici hanno con la CCE e le sue modalità di interazione. La CCE toglie tempo che potrebbero passare con i pazienti, ma è anche una fonte di informazioni davvero preziose sulle decisioni che hanno preso sui pazienti e sui risultati ottenuti.
Dean ha raccontato di come, in collaborazione con altre organizzazioni, Google abbia lavorato su modelli di addestramento al linguaggio naturale impiegando dati anonimi. L’obiettivo di questa ricerca è di poter prendere una parte di testo in linguaggio naturale per prevedere la prossima parola o sequenza di parole che si verificherà. Questa tecnologia potrebbe essere utile, ad esempio, nella scrittura di un messaggio di posta elettronica, suggerendo come poter completare la frase, evitando di digitare il testo rimanente.
I ricercatori di Google hanno scoperto che lo stesso approccio può essere adoperato per dare suggerimenti ai medici su ciò che potrebbe accadere nella cartella clinica di un particolare paziente. Se si pensa alla cartella clinica come un’intera sequenza di eventi, e se si dispone di cartelle cliniche de-identificate, è possibile prendere una parte di una cartella clinica e cercare di prevedere i singoli eventi e forse diagnosi successive, come: “Questo paziente svilupperà il diabete nei prossimi 12 mesi?”
Dean ha poi spiegato che “si può diventare piuttosto bravi a prevedere un sacco di cose che i medici potrebbero tenere in considerazione nel pensare a come trattare un particolare paziente o una particolare condizione di una persona che stanno visitando. Si può, per esempio, suggerire cinque diagnosi che potrebbero avere senso, dati i sintomi attuali del paziente e la sua storia clinica, basata sull’apprendimento da altre cartelle cliniche”.
“I medici frequentano l’università, vengono formati e vedono circa 20.000 pazienti durante la loro carriera. Questo è estremamente utile, ma significa anche che potrebbero avere un’esperienza abbastanza limitata, specialmente con malattie rare che potrebbero non vedere mai. Un obiettivo ambizioso, che è davvero difficile da raggiungere per un sacco di ragioni, è essere in grado di utilizzare ogni diagnosi medica del passato per aiutare i medici a formulare quelle del futuro. Sarebbe fantastico, perché impareremmo dalla saggezza collettiva di ciò che ha funzionato e ciò che non ha funzionato su miliardi di persone, al fine di fornire una migliore assistenza a tutti in futuro. Tutto ciò è complicato, ma è una buona stella polare su ciò che potremmo essere in grado di ottenere se ci mettessimo a lavorarci sul serio”.
Dean ha poi parlato delle ricerche di Google sulla retinopatia diabetica, una complicanza del diabete per la quale viene effettuato uno screening solo nella metà dei pazienti.
Dean ha spiegato come una rete neurale addestrata su una grande quantità di immagini retiniche potrebbe prevedere aspetti rilevanti per il rischio cardiovascolare che gli oftalmologi e persino gli specialisti della retina non sempre riescono a cogliere.
“Questo mi dice che nelle informazioni sanitarie ci sono segni che, con il giusto inquadramento del problema e l’apprendimento automatico, potrebbero permetterci di scoprire aspetti che sono complementari a ciò che i medici già conoscono. La combinazione di questi sistemi informatici e di medici specializzati porterà a risultati migliori di quelli che entrambi possono ottenere da soli.”
La conversazione è poi proseguita su altri temi inerenti l’IA nella medicina. Chi volesse leggere l’articolo originale può trovarlo qui.
In questo blog ho affrontato spesso il tema della cartella clinica elettronica, come ad esempio in questo post oppure qui.
Più in generale potete trovare diverse riflessioni sulla cartella clinica elettronica a questo indirizzo.