Di Luca Sambucci

Tre professori di Stanford, fra cui un medico, hanno esaminato cinque anni di articoli sottoposti a peer-review dove i modelli di deep learning erano stati addestrati al fine di eseguire compiti diagnostici per la cura dei pazienti. Tra gli studi statunitensi in cui è stato possibile caratterizzare l’origine geografica, i tre professori hanno trovato che la maggior parte di questi studi (71%) ha utilizzato dati di pazienti provenienti da California, Massachusetts o New York per addestrare gli algoritmi. Circa il 60% si è basato esclusivamente su queste tre località. Trentaquattro stati non erano affatto rappresentati, mentre gli altri 13 stati erano presenti con dati limitati.

L’esclusione dei pazienti di certe aree geografiche dal training degli algoritmi rende questi ultimi sbilanciati e potenzialmente dannosi per le tipologie sotto-rappresentate. Il problema è che dataset ampi e rappresentativi sono spesso difficili da trovare, e se esistono possono essere molto costosi. È comunque vitale, soprattutto in ambito medico, che i pazienti sappiano quanto il dispositivo o software AI che viene usato per curarli sia effettivamente adatto a loro.

Ricordo che qualche mese fa due importanti ospedali italiani si sono dotati di software AI per la diagnosi da Covid-19 usando le TAC toraciche: il Campus Bio-Medico di Roma con un software apparentemente cinese e il San Raffaele di Milano con un software indiano. Con quanta efficacia si sono adattati alla popolazione italiana? Non lo sappiamo, perché pur avendo provato a contattare i rispettivi uffici stampa nessuno ha saputo o voluto fornire spiegazioni.

***Abbiamo stipulato un accordo con l’autore, Luca Sambucci, per la diffusione dei suoi articoli. L’articolo originale si trova al seguente link: notizie.ai