Ai applicata alla medicina: uno studio mostra le possibilità del machine learning nel diagnosticare la degenerazione delle facoltà mentali nei guidatori anziani. 
Utilizzare l’Intelligenza Artificiale e le statistiche di guida per una diagnosi precoce della demenza. È possibile grazie al machine learning, quella branca dell’Ai che consente alle macchine di aumentare le proprie abilità di “ragionamento” man mano che vengono raccolte nuove informazioni e conoscenze in relazione all’oggetto studiato.
La dimostrazione di questo impiego dell’Ai viene da uno studio condotto da ricercatori americani provenienti da diversi atenei e centri di ricerca. Nonostante l’indagine sia ancora agli inizi, i risultati indicano che la strada intrapresa è buona. I dati sul comportamento al volante dei guidatori più in là con gli anni hanno permesso infatti di diagnosticare casi di demenza precoce con una discreta approssimazione.
Lo studio si chiama LongROAD, che sta per Longitudinal Research on Aging Drivers, e ha preso in esame i diversi eventi che contraddistinguono la guida delle 2977 persone anziane osservate. Più precisamente il numero di viaggi più corti di 24 km (15 miglia), la lunghezza dei tragitti che iniziano e finiscono a casa, la loro durata, la percentuale di frenate brusche.
Ai e medicina, come funziona l’algoritmo che individua la demenza senza esami invasivi
I dati vengono processati da un algoritmo che permette all’intelligenza artificiale di individuare la demenza, ovvero l’insieme di sintomi di decadimento mentale che condizionano la vita di tutti i giorni; e la MCI (Mild Cognitive Impairment), ossia il Disturbo Neurocognitivo Minore che – pur senza limitare le azioni quotidiane – prelude alla demenza propriamente detta.
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A spiegare per sommi capi il funzionamento di LongROAD è stata Sharon Li, prima firma dello studio pubblicato sulla rivista scientifica Geriatrics: “Abbiamo abbinato le caratteristiche demografiche dei partecipanti ai dati sulla guida – ha spiegato la professoressa di Ingegneria Civile e Meccanica della Columbia University – ottenendo diagnosi di MCI e Demenza con un’accuratezza dell’88%. Affidandoci solo alle statistiche al volante, la percentuale è scesa al 66%“.
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Esprime soddisfazione anche Guoha Li, ordinario di Epidemiologia sempre presso la Columbia ed esperto di big data applicati alla scienza: “Il nostro algoritmo ha bisogno di ulteriori conferme, ma potrebbe rappresentare un modo nuovo e non invasivo di diagnosi. LongROAD dimostra che le statistiche relative a un’operazione complessa come guidare possono essere degli indicatori affidabili sia di MCI che di demenza vera e proria”.