Una diagnosi di cancro può essere un evento devastante. E per i pazienti affetti da cancro al cervello, la diagnosi ha un peso aggiuntivo. Non è solo la malattia a essere faticosa: il trattamento stesso può essere estenuante sia per il corpo che per lo spirito.
Nel tentativo di migliorare la qualità della vita dei malati di cancro, un team di ricercatori del Massachusetts Institute of Technology ha lanciato uno studio si è rivolto all’apprendimento automatico per evitare la tossicità dei farmaci antitumorali. I ricercatori si stanno concentrando specificamente sul glioblastoma, la forma più aggressiva di cancro al cervello, che comporta una prognosi negli adulti di età inferiore a cinque anni.
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Le terapie contro il cancro sono difficili e combinano più farmaci con la radioterapia, un cocktail che può causare effetti collaterali paralizzanti. L’obiettivo del progetto del MIT è utilizzare l’intelligenza artificiale per capire quali sono le dosi più piccole di farmaci che potrebbero ancora essere efficaci. In questo modo gli effetti collaterali sono ridotti al minimo.
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Per individuare le dosi efficaci più piccole, il team del MIT ha addestrato la propria intelligenza artificiale. sui modelli di regimi terapeutici attualmente in uso, aggiustando il dosaggio fino a identificare un protocollo di trattamento ottimale che abbia la potenza e la frequenza più basse per un tumore di a data dimensione. Il sistema ha simulato 50 studi sui pazienti ed è riuscito a ridurre il dosaggio fino alla metà delle dosi raccomandate dal medico.
L'A.I. è stato addestrato utilizzando un metodo chiamato apprendimento rinforzato, simile a come gli addestratori insegnano agli animali domestici a obbedire ai comandi. Fai l'azione giusta e ottieni una ricompensa. Fai l’azione sbagliata, non ricevi una ricompensa (e nemmeno un rimprovero). Per l’IA il premio non era un premio ma un numero positivo o negativo che segnalava all’algoritmo il suo successo.
L'A.I. non è destinato a sostituire del tutto il lavoro dei medici. Piuttosto, ha lo scopo di guidare i medici verso l’offerta di opzioni terapeutiche più adeguate.
“Le raccomandazioni dell’algoritmo possono essere utilizzate da esperti umani per progettare studi clinici più sicuri ed efficaci”, Pratik Shah, uno dei principali ricercatori del MIT che ha supervisionato la ricerca, ha detto a Digital Trends. “Questi sistemi algoritmici digitali possono anche informare ed educare i singoli pazienti sulle potenziali traiettorie che le loro malattie potrebbero prendere in risposta ai trattamenti”.
A.I. sta diventando sempre più apprezzato in ambito sanitarioe viene applicato a tutto, dalla scoperta di nuovi farmaci alla diagnosi di malattie.
La ricerca del MIT sarà presentata questa settimana alla conferenza Machine Learning for Healthcare 2018 presso l’Università di Stanford.
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