L’IA indovina la nostra età da una radiografia

Un team di ricerca della Osaka Metropolitan University del Giappone ha sviluppato un programma di intelligenza artificiale in grado di calcolare con precisione l‘età di un individuo analizzandone una radiografia dell’addome. La scoperta interessante è che quando l’età calcolata dall’IA è decisamente superiore a quella anagrafica dell’individuo, c’è un’alta probabilità che questi soffra di una malattia cronica come la broncopneumopatia cronica ostruttiva, l’ipertensione o l’iperuricemia (un livello di acido urico eccessivamente elevato nel sangue). I risultati sono stati pubblicati su The Lancet Healthy Longevity.

Stime precise. L’intelligenza artificiale è stata allenata su una vasta quantità di dati raccolti tra il 2008 e il 2021 da oltre 67.000 radiografie eseguite su più di 36.000 individui sani. Nella prima fase gli studiosi hanno verificato che le stime dell’IA fossero coerenti con l’età reale dei volontari, e così è stato. Hanno dunque testato il modello utilizzando altre 34.197 radiografie appartenenti, questa volta, a pazienti malati.

Età e malattie. In questa seconda fase, è emersa una correlazione positiva tra l’età stimata dall’IA e la possibilità che un paziente soffrisse di malattie croniche: quando l’età calcolata dall’intelligenza artificiale era maggiore di quella reale del paziente, quasi sempre questi era affetto da una patologia cronica. «Più la stima dell’IA era alta rispetto all’età cronologica dell’individuo, maggiore era la probabilità che fosse malato», spiegano gli autori.

Diagnosi precoci e non solo. Questo modello è probabilmente il primo a collegare l’età alla malattia, e potrebbe rivelarsi uno strumento importante per individuare precocemente la presenza di malattie croniche, cosa fondamentale per curarle tempestivamente. In futuro i ricercatori sperano di utilizzarlo per svolgere attività più avanzate come prevedere l’aspettativa di vita di una persona, le loro probabilità di sopravvivere a una particolare malattia e stabilire la cura migliore per patologie specifiche.

Fonte Focus.it

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