Sanihelp.it – Il sito Quartz ha voluto fare un esperimento: allenare due algoritmi a riconoscere un cancro ai polmoni in un paio d'ore.
Il test vuole dare un'idea di come funzionino questi cervelli, che presto potrebbero anche salvarci la vita. Se un oncologo impara dai libri e dall'esperienza, l'intelligenza artificiale apprende invece solo dai dati: circa 190.000 immagini, bidimensionali e in 3D, con noduli maligni, benigni o privi di qualsiasi formazione. Individuare un nodulo non è semplice, perché spesso è piccolo e poco visibile, e si può confondere con altre formazioni. Poi occorre saper distinguere tra un nodulo maligno e uno benigno.
Dopo circa venti minuti e dopo aver valutato le prime 50.000 immagini, l'algoritmo inizia a dare qualche risultato: individua correttamente circa il 46% dei noduli, senza avere però ancora cognizione di cosa siano di preciso. A volte, infatti, confonde i vasi sanguigni con un possibile cancro. Dopo mezz'ora, gli algoritmi hanno già analizzato 95.000 radiografie, riuscendo a individuare il 60% dei noduli, e nel 69% sono in grado di dire con esattezza se sono maligni. In questa fase, il sistema è molto sicuro nell’individuare noduli di grandi dimensioni (oltre il centimetro di diametro), ma manca ancora di alcune semplici nozioni, in quanto l'intelligenza artificiale è priva di buon senso perché si attiene ai soli dati, e potrebbe rilevare noduli dove è estremamente improbabile che ci siano. Dopo quasi un'ora e 143.000 immagini, l'intelligenza artificiale comincia a possedere la materia, evidenziando risultati che Quartz definisce piuttosto buoni. Ha ancora qualche difficoltà a individuare i noduli, spesso confusi con piccole cicatrici, situazioni in cui il medico in carne e ossa risulta più efficiente.
Al termine dell'esperimento, l'accuratezza nell'individuazione dei noduli sfiora il 68%, mentre la capacità di capire quali sono maligni è dell'82,82%. Nel caso in cui AI scambiasse i noduli per qualcos’altro, comunque, la formazione sarebbe giudicata benigna, quindi la risposta terapeutica per il paziente sarebbe simile.
