Reti neurali per applicazioni sanitarie

Le reti neurali (o in inglese artificial neural network – ANN), molto semplicemente, sono dei programmi computerizzati la cui funzione interna è basata su un semplice modello di neurone (Kohonen, 1988). Graficamente possono essere viste come strati di nodi interconnessi tra loro:

In uscita viene attivato il nodo che è stato più stimolato a seconda dell’input immesso. La forza delle connessioni tra nodi diversi può essere determinata associando un “peso” a ciascuna connessione. Tali pesi vengono determinati attraverso un periodo di addestramento: ad una rete vergine vengono presentati pattern di dati che deve riconoscere e i pesi vengono modificati fino a quando non si ottiene l’uscita desiderata. Le reti neurali nel contesto medico sono molto utili sia per il riconoscimento di pattern (ECG), sia per l’interpretazione di segnali in tempo reale. Una limitazione importante risiede nell’incapacità di fornire una spiegazione per la scelta di una conclusione il che non permette alle reti neurali di essere sfruttate nei compiti di supporto alla diagnosi, per questo molto spesso all’interno della sanità vengono utilizzati i sistemi esperti e di supporto alle decisioni.

Applicazioni sanitarie delle rete neurali

Vediamo alcune applicazioni sanitarie in cui le reti neurali possono essere adoperate.

1. RICERCA ED ELIMINAZIONE DI ARTEFATTI che possono causare valutazioni errate o attivazione di falsi allarmi;
2. INTERPRETAZIONE DI UN SINGOLO CANALE per mezzo del confronto con un range predefinito di valori considerati normali o attraverso tecniche più sofisticate di riconoscimento di pattern;
3. RICERCA DI CORRELAZIONI CON ALTRI SEGNALI che avviene con diverse metodiche: confronto con lo stesso segnale interpretato, però, con un metodo diverso; confronto con un segnale dello stesso tipo ma con diversa origine fisica; confronto con un segnale differente;
4. RICERCA DI CORRELAZIONI CON INFORMAZIONI CONTESTUALI SUL PAZIENTE E CONSEGUENTE POSSIBILE DECISIONE CLINICA.

Logicamente, le applicazioni a livello sanitario sono molte di più quelle presentate in quanto tuttoggi le reti neurali sono ancora in fase di ricerca e i loro algoritmi possono essere migliorati notevolmente in modo da consentire decisioni molto complesse con un minimo margine d’errore.