La troviamo dappertutto. Quando prenotiamo un albergo online, quando prendiamo un aereo e anche quando guidiamo una macchina.

Il machine learning, cioè la capacità delle macchine di imparare da un’enorme quantità di dati, ha potenzialità impressionanti. Nel futuro incontreremo IA(intelligenze artificiali) in grado di sostituire l’uomo in molti dei lavori che hanno oggi a che fare con grandi quantità di dati e non solo.

L’analisi di bilanci, le analisi statistiche e anche la diagnostica medica. Proprio nel campo medico l’IA potrà compiere dei miracoli, riuscendo a diagnosticare in pochi istanti malattie anche rare tramite l’analisi di tac o lastre.

In questo settore ci sono numerosi progetti e ricerche tra cui ricordiamo la  IBM Watson in campo oncologico. Rimanendo in Italia e spostandoci sui problemi cardiaci troviamo invece una ricerca dell’Università del Piemonte Orientale (Upo).

Il progetto “Machine Learning…” è coordinato da  il professor Paolo Marino e la dott.ssa Anna Degiovanni.

Il progetto

I ricercatori vogliono individuare uno scompenso cardiaco con funzione sistolica conservata (HFpEF) tramite l’utilizzo dell’AI. Questo disturbo colpisce soprattutto pazienti over 60 e con insufficienza cardiaca. Inoltre gli esperti pensano che nei prossimi 10 anni ci sarà un incremento di questa patologia ed ad oggi la diagnosi di questa sindrome non è molto

Infatti oggi l’unico sistema per identificare la HFpEF è tramite un esame di emodinamica. I ricercatori cercano di stabilire con esattezza, grazie al machine learning  e all’analisi dei dati di imaging ecocardiografico raccolti durante l’esecuzione di una prova sotto sforzo dei test, le oggettive differenze tra pazienti sani e pazienti con HFpEF.

Chi di voi sia preoccupato ad essere curato solo da una macchina, può stare tranquillo. Infatti, come riportato dal professor Paolo Marino, il machine learning sarà uno strumento in più nelle mani del medico e non andrà a sostituirlo.

In futuro avremo strumenti sempre più sofisticati e in grado di migliorare la nostra vita e il nostro lavoro. L’unione uomo-macchina deve e sarà la normalità nel mondo del lavoro del domani.