Il sistema, che ha processato i dati di oltre 500.000 persone, è stato in grado di indovinare quali individui sarebbero morti in maniera più efficiente dei modelli sviluppati da medici umani.
Lasciando da parte i timori di un colpo di stato/rivoluzione robotica dell’AI, l’intelligenza artificiale ha offerto all’umanità l’opportunità di sfruttare un’incredibile potenza computazionale per tanti usi diversi, inclusi aspetti come il rilevamento del cancro, ma un computer può essere in grado di dirci quando è probabile che si verifichi una morte prematura?
I ricercatori dell’Università di Nottingham hanno deciso di scoprirlo, e ciò che hanno scoperto è che un sistema di apprendimento automatico non è soltanto capace di prevedere le probabilità individuali di mortalità quanto lo è con le malattie, ma di fatto le prevede ancora meglio.
L’algoritmo utilizzato in studio ha dovuto elaborare un’incredibile quantità di informazioni, comprese le differenze di stile di vita e le abitudini alimentari di una grossa fetta della popolazione del Regno Unito.
“Abbiamo compiuto un importante passo in avanti in questo campo, sviluppando un approccio unico e olistico per prevedere il rischio di morte prematura di una persona mediante il machine learning”, ha affermato in una nota il Dr. Stephen Weng, primario responsabile della ricerca. “Questo studio utilizza i computer per costruire nuovi modelli di previsione del rischio che tengano conto di una vasta gamma di fattori demografici, biometrici, clinici e dello stile di vita per ogni individuo valutato, anche il loro consumo giornaliero di frutta, carne e verdura.”
Intelligenza artificiale che prevede le morti premature: algoritmi più precisi rispetto ai modelli standard
Il team di ricerca ha utilizzato i dati della Biobanca britannica per oltre mezzo milione di persone di età compresa tra i 40 e i 69 anni di età. I dati sono stati raccolti tra il 2006 e il 2016 e l’algoritmo è stato quindi incaricato di prevedere i tassi di mortalità del gruppo.
“Abbiamo confrontato le predizioni risultanti con i dati sulla mortalità, utilizzando i registri di morte dell’Office of National Statistics, il registro dei tumori del Regno Unito e le statistiche degli episodi di ospedalizzazione”, ha affermato Weng, e “abbiamo scoperto che gli algoritmi dell’Intelligenza artificiale erano significativamente più precisi nel predire la morte rispetto ai modelli di predizione standard sviluppati da un esperto umano.”
Lo studio, sebbene impressionante, è solo un passo in uno sforzo più ampio per costruire sistemi di apprendimento automatico in grado di offrire prospettive di salute personalizzate per gli individui. Ad un certo punto in un futuro non troppo lontano, i computer potrebbero dire a ciascuno di noi quali sono i principali pericoli e come batterli.
Francesco Marino
Giornalista esperto di tecnologia, da oltre 20 anni si occupa di innovazione, mondo digitale, hardware, software e social. È stato direttore editoriale della rivista scientifica Newton e ha lavorato per 11 anni al Gruppo Sole 24 Ore. È il fondatore e direttore responsabile di Digitalic
