Macchine in grado di apprendere nella sanità

Si tratta di sistemi o meglio macchine in grado di apprendere ancora in gran parte sperimentali con l’obiettivo di analizzare e apprendere da grandi quantità di dati grezzi ricercando particolari relazioni al fine di scoprire nuovi concetti. Essi possono essere usati per vari scopi:

• sviluppare nuove regole per ampliare le basi di conoscenza dei sistemi esperti. Ne è un esempio KARDIO, un sistema sviluppato per interpretare gli ECG;
• esplorare aree della medicina poco approfondite partendo dai dati del paziente per poi sviluppare automaticamente modelli fisiopatologici che descrivano le relazioni funzionali tra i vari parametri;
• scoprire nuovi principi attivi sulla base di un’analisi della struttura chimica di una o più sostanze che il sistema riceve come input. In questo modo potrebbero ridursi i tempi e i costi necessari per lo sviluppo di nuovi farmaci;
• sviluppare nuove-linee guida cliniche. Basandosi sugli esiti di trattamenti diversi applicati per una determinata condizione, i sistemi dotati di apprendimento potrebbero essere in grado di identificare le caratteristiche responsabili dei diversi esiti.