Machine learning e medicina


Molti gruppi propongono l’apprendimento automatico per risolvere i problemi di diagnosi clinica. Tuttavia, l’obiettivo di ottenere un sistema di elaborazione dei dati semplice e accurato è abbastanza lontano. Ci sono diversi motivi per questo:

  • I protocolli standardizzati dovrebbero essere compilati in modo da raccogliere dati riproducibili. In realtà questi protocolli non sono presenti e i laboratori operano con approcci diversi.
  • Il modello biologico è piuttosto complesso. Applicare l’apprendimento automatico per classificare correttamente una malattia non è così facile da discriminare la presenza di un minerale estratto dai terreni. L’uomo esibisce un equilibrio biochimico complesso ei dati da elaborare devono essere attentamente acquisiti e selezionati per ottenere la diagnosi corretta.
  • Le informazioni corrette dovrebbero essere inserite nel database di machine learning per aumentarne il potere discriminatorio. Non è sufficiente fornire dati di strumenti analitici e basare tutti su un tipo di segnale strumentale. Anche i dati dell’anamnesi dei pazienti come età, stile di vita ecc. Possono aggiungere specificità e selettività all’elaborazione dei dati. Questi dati dovrebbero essere raccolti da un gruppo certificato in modo da evitare errori durante il processo di inserimento dei dati del database.

Il machine learning è sicuramente una buona opportunità per aiutare la clinica a fare diagnosi e trovare la terapia, ma le attività successive sono previste in futuro per aumentarne l’applicabilità:

  • Definire il tipo di dati da raccogliere.
  • Definire protocolli standard per la raccolta dei dati.
  • Ottimizzare l’algoritmo del machine learning sui modelli biologici complessi.
  • Convalidare la tecnologia del machine learning mediante studi interlaboratorio presso istituti certificati. Le prestazioni diagnostiche dovrebbero essere espresse chiaramente in termini di selettività, specificità e sensibilità.

Seguiremo lo sviluppo di questo interessante settore e ci terremo in aggiornamento per condividere le notizie.

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