Cancro e intelligenze artificiali: come predire i sintomi dei pazienti

Le intelligenze artificiali trovano impiego anche in medicina e stavolta vanno in soccorso dei pazienti malati di cancro. Un nuovo studio svolto dai ricercatori del Centre for Vision, Speech and Signal Processing (CVSSP) della University of Surrey ha creato due modelli di machine learning in grado di prevedere i tre sintomi più comuni nei pazienti oncologici e di predirne l’intensità. In particolare, si tratta di disturbi del sonno, depressione e ansia legati al trattamento terapeutico e all’evoluzione della patologia.

Lo studio

Lo studio condotto dall’Università del Surrey, nel Regno Unito, è stato pubblicato sulla rivista Plos One e si concentra sul fatto che, nel caso di una diagnosi di tumore, il rischio di sviluppare disturbi dell’umore aumenta. Nel 60% dei pazienti, ad esempio, si manifesta depressione. Altri invece possono soffrire di ansia oppure di disturbi del sonno. Poter individuare i pazienti più a rischio è per i medici molto importante, così da poter intervenire il prima possibile e garantire una qualità della vita superiore durante il trattamento della malattia

Basandosi su un campione di circa 1000 pazienti, i ricercatori hanno valutato i sintomi legati a depressione, ansia e disturbi del sonno durante il trattamento con chemioterapia. I pazienti hanno risposto a dei questionari relativi non solo ai tre sintomi, ma anche a domande circa la loro salute e la loro vita quotidiana, dal lavoro svolto e il livello di educazione fino ad esempio alla presenza di un partner. Le domande sono state poste ai pazienti in tre momenti diversi: prima della chemioterapia, dopo una settimana e a due settimane dal trattamento. Le risposte sono state raccolte per due cicli di terapie, che solitamente dura circa 20 giorni.

I pazienti hanno risposto anche a un altro questionario, stavolta volto a monitorare il livello di attenzione e memoria delle loro attività quotidiane, ma anche il tipo di tumore, lo stadio avanzato o meno ed eventuali interventi precedenti. I dati così raccolti sono stati analizzati e utilizzati per “allenare” gli algoritmi di machine learning, o apprendimento automatico, modelli che riescono a costruire reti neurali partendo dall’analisi dei dati e diventando sempre più efficaci nelle loro previsioni.

I risultati

Allenando dunque i due algoritmi sviluppati dai ricercatori è stato osservato che le previsioni dei sintomi da parte dell’intelligenza artificiale ha ottenuto valori molto, molto vicini a quelli reali sperimentati dagli stessi pazienti. Per questo motivo Payam Barbaghi, professore di Machine Intelligence della University of Surrey, ha spiegato:  “I risultati ottenuti hanno dimostrato che le tecniche di machine learning possono davvero fare la differenza nella vita dei pazienti oncologici. I medici dispongono così di uno strumento che piò aiutarli a identificare i pazienti ad alto rischio e pianificare preventivamente un modo per dargli supporto e aiuto, insegnandogli a gestire i sintomi dell’umore e a migliorare la qualità della vita durante le terapie”.

Un mondo nuovo, quello del machine learning e delle intelligenze artificiali, che trova applicazione nella vita quotidiana molto più di quanto immaginiamo. Nikos Papachristou, che ha lavorato nella progettazione degli algoritmi di machine learning per questo progetto, ha spiegato: “Vedere come gli algoritmi di machine learning e le intelligenze artificiali siano utilizzate per creare soluzioni con impatti positivi sulla qualità della vita e sul benessere dei pazienti è per me una grande emozione”. Solo un primo passo avanti nell’utilizzo delle Ai nel trattamento dei pazienti oncologici, un piccolo passo che porterà a nuovi e sempre più efficienti algoritmi in grado di fare la differenza.

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