Può un software intercettare un difetto cardiaco meglio di un medico? Può e deve. Può perché sono i medici ad aver gettato le basi di una catalogazione che oggi distingue 24 differenti tipi di aritmia cardiaca; deve perché l’avanzamento tecnologico ha prodotto sensori sempre più capaci, precisi e meno invasivi. Il risultato è che anche un difficile distinguo come quello tra fibrillazione atriale e flutter atriale può diventare routine quando ad analizzare i dati è un algoritmo. Evitare questo tipo di confusione significa poter procedere con la migliore delle diagnosi, annullando errori iniziali che potrebbero compromettere il percorso di cura successivo.
MODEST: diagnosi e algoritmi
MODEST è un programma finanziato dall’Unione Europea finalizzato allo sviluppo di modelli matematici a supporto della diagnosi medica. L’innovazione e l’esperienza diventano così asset sinergici al servizio del paziente, forti di quel che il machine learning è in grado di fare partendo dalle diagnosi antecedenti. MODEST ha immediatamente restituito risultati importanti, con una sensibilità nell’identificazione della fibrillazione atriale pari all’81%.
Così il responsabile Sebastian Sager spiega da cosa muove l’esperimento:
Abbiamo cercato di trovare in letteratura modelli matematici che descrivessero accuratamente ciò che sta succedendo, ma alla fine abbiamo dovuto crearne di nostri. Il secondo passo è stato l’ottimizzazione, coinvolgendo molte discipline diverse: matematica, medicina, informatica, biologia e apprendimento automatico.
Strumenti di questo tipo sono in grado di moltiplicare la precisione della diagnosi e, di conseguenza, migliorare in modo sostanziale l’efficacia delle cure. Attraverso progetti del calibro di MODEST (ed i relativi finanziamenti) passa gran parte del futuro della sanità, la quale può oggi sedere sulle spalle dei giganti con strumenti e capacità di analisi impensabili fino a solo pochi anni or sono.
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24 gen 2021