Deep learning, la sfida dell’Aso Al
Predire l’evoluzione di un processo medico è uno degli obiettivi del Laboratorio integrato di Intelligenza artificiale e Informatica in Medicina
Predire l’evoluzione di un processo medico: questo è uno degli obiettivi del Laboratorio integrato di Intelligenza artificiale e Informatica in Medicina, nato dalla collaborazione tra il Disit – Dipartimento di scienze e innovazione tecnologica dell’Università del Piemonte Orientale, diretto da Leonardo Marchese, e il Dairi – Dipartimento Attività Integrate Ricerca Innovazione dell’Azienda Ospedaliera di Alessandria, diretto da Antonio Maconi.
Il laboratorio di ricerca, infatti, è esperto in tecniche di machine learning per l’analisi dati, rispondendo in particolare a esigenze di predizione; un risultato a cui sta lavorando all’interno del Laboratorio integrato anche la professoressa Stefania Montani, che da anni si occupa di questi aspetti.
«Il machine learning, e più precisamente il deep learning – spiega Montani – è particolarmente adatto a fare predizione nel caso di dati in forma di serie temporali: infatti, alcuni tipi di reti neurali profonde riescono a cogliere l’evoluzione temporale del dato, e a sfruttarne le caratteristiche per predirne lo sviluppo futuro. Ma abbiamo applicato il deep learning anche per classificare ed analizzare tracce di processi medici».
Valutare l’aderenza del percorso di diagnosi e cura del paziente attraverso l’analisi di tracce di processi medici a scopo di ricerca, quindi, è l’obiettivo a cui si vuol giungere attraverso l’intelligenza artificiale, utilizzando, nel caso specifico del Laboratorio integrato, dati raccolti in forma anonima e aggregata.
Tra gli studi che saranno avviati, anche uno su un algoritmo di process mining che, dalle tracce di processo, apprende il modello generale con cui una realtà ospedaliera gestisce un tipo di patologia: tale modello può poi essere confrontato con la linea guida di riferimento, in un’ottica di quality assessment.
