Intelligenza collettiva e intelligenza artificiale uniscono le forze per rendere più precise le diagnosi mediche: per la prima volta le diagnosi fatte da più medici sono state passate al vaglio di un algoritmo in grado di ottimizzare il risultato. Pubblicata sulla rivista dell'Accademia delle Scienze degli Stati Uniti, Pnas, la ricerca è stata condotta dal Max Planck Institute for Human Development, dall'Istituto di scienze e tecnologie della cognizione del Consiglio Nazionale delle ricerche e dalla Norwegian University of Science and Technology.
La tecnica è stata sperimentata su 1.333 casi medici forniti da The Human Diagnosis Project, il progetto internazionale nato per iniziativa della comunità medica e volto a costruire un sistema online che permetta di fare diagnosi. Ognuno dei casi descritti nella banca dati è stato diagnosticato in modo indipendente da 10 medici. La diagnosi collettiva che è emersa è risultata più accurata fino al 76%, contro il 46% di accuratezza dei singoli partecipanti. La maggiore precisione è stata osservata in tutte le specialità mediche e il ricorso all'intelligenza artificiale si è rivelato decisivo nell'affrontare un problema così complesso.
"I nostri risultati dimostrano come l'intelligenza collettiva possa essere utile per migliorare i servizi sanitari e salvare vite umane", afferma il primo autore della ricerca, Ralf Kurvers, del Max Planck Institute for Human Development. "Un contributo fondamentale del nostro lavoro è che, pur mantenendo la centralità delle diagnosi fornite dall'uomo, le nostre procedure di aggregazione e valutazione sono completamente automatizzate, evitando possibili distorsioni nella generazione della diagnosi finale e consentendo al processo di essere più efficiente in termini di tempo e di costi", osserva Vito Trianni del Cnr-Istc.
I ricercatori stanno attualmente collaborando, insieme ad altri partner, al progetto europeo Hacid, il cui obiettivo è portare la nuova tecnologie più vicina al mercato e adattarla a settori diversi.
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