Cancro, le intelligenze artificiali possono predire i sintomi

Ogni giorno in Italia si diagnosticano più di mille nuovi casi di cancro. Si stima che nel corso dell'anno vi siano 373.300 nuovi casi di tumore, di cui il 52% fra gli uomini e il 48% fra le donne. Una nuova speranza per gli ammalati sembra giungere da uno studio condotto presso il Centre for Vision Speech and Signal Processing (CVSSP) della University of Surrey. I ricercatori, infatti, hanno creato due modelli di 'machine learning', ovvero macchine intelligenti in grado di prevedere i tre sintomi - depressione, ansia, disturbi del sonno legati al trattamento terapeutico e all'andamento della patologia - più comuni nei pazienti oncologici e di predirne l'intensità.

Lo studio, pubblicato sulla rivista 'Plos One' parte dalla considerazione che nel caso di una diagnosi di cancro, il rischio di sviluppare disturbi dell'umore aumenta in maniera esponenziale. L'individuazione dei soggetti più a rischio è fondamentale per garantire agli stessi una qualità della vita superiore durante tutto il trattamento della malattia. I ricercatori, basandosi su un campione di 1000 pazienti, hanno valutato i sintomi di depressione, ansia e disturbi del sonno in soggetti chemioterapici. Gli stessi hanno risposto a questionari relativi non solo ai disturbi accusati, ma anche a domande circa il lavoro, le attività quotidiane, le relazioni sentimentali, il livello di istruzione. I quesiti sono stati posti prima della chemioterapia, dopo una e dopo due settimane dal trattamento. Un altro questionario è stato proposto poi ai pazienti. Questa volta si voleva monitorare il livello di memoria delle loro azioni giornaliere, il tipo di tumore, il suo stadio ed eventuali interventi precedenti. I dati raccolti sono stati così analizzati e utilizzati per allenare gli algoritmi delle machine learning.

I risultati hanno dell'incredibile. Le previsioni dei sintomi delle intelligenze artificiali erano molto vicini a quelli sperimentati dagli ammalati. Payam Barbaghi, professore di Machine Intelligence della University of Surrey ha affermato:

"I medici possono disporre di uno strumento in grado di aiutarli a identificare i pazienti ad