EP.10 — L'Analisi dei Dati Clinici per la Predizione e la Prevenzione

Di cosa parla l'episodio

Ogni paziente che entra in ospedale porta con sé esami, referti, immagini e biosegnali: informazioni che, analizzate nel modo giusto, possono dire qualcosa sul suo futuro. In questo episodio Carlo Leonardi, data scientist al Centro Cardiologico Monzino di Milano, spiega a Cristian Valeri e Guido Magrin come l'intelligenza artificiale entra in ospedale, cosa può prevedere e dove sono i suoi limiti. Il tema conta perché i sistemi predittivi promettono diagnosi più precoci e cure più personalizzate, ma sollevano domande su responsabilità, privacy e dati poco rappresentativi.

• Dalla bioinformatica ai dati sanitari. Leonardi si è formato come biologo e biotecnologo in Italia e in Svizzera, poi è stato bioinformatico all'Ospedale San Raffaele.

• Come impara una macchina, e i suoi bias. Con il training la macchina impara da dati di riferimento a riconoscere classi, per esempio diagnosi diverse.

• Uno strumento per il clinico. L'intelligenza artificiale, per Leonardi, è «uno strumento a disposizione del clinico», che dà un'opinione basata sui dati del passato.

• Prevedere lo scompenso. Il progetto biennale a cui lavora vuole prevedere lo scompenso cardiaco a partire dai dati del test cardiopolmonare da sforzo, che raccoglie migliaia di valori su respiro e consumo di ossigeno.

• Privacy e prossimi passi. Con il transfer learning si condividono i parametri appresi, non i dati dei pazienti, nel rispetto del GDPR.