Alcuni casi di risultati fuorvianti nell'applicazione del Machine Learning in Medicina

Ormai da anni si assiste alla progressiva introduzione ed adozione dell’Intelligenza Artificiale in ogni settore lavorativo, economico e nella vita di ciascun individuo.Anche le tecniche di Machine Learning hanno fatto progressi sostanziali in molti settori d’industria, come ad esempio in Medicina dove è addirittura considerata la grande speranza del 21esimo secolo per migliorare le prospettive di vita dell’umanità. In questo campo ha già portato grandi trasformazioni nel sistema sanitario e si presume che porterà ulteriori progressi nei prossimi anni: fornirà ai medici un supporto sempre più sicuro ed efficiente nel raccogliere, organizzare, analizzare i dati clinici, fare diagnosi precoci e trovare migliori soluzioni per i pazienti. Sebbene l’introduzione dell’utilizzo di questi algoritmi abbia portato miglioramenti e benefici in Medicina, non esiste ancora la certezza che un loro utilizzo massivo e generalizzato garantisca un incremento dell’efficacia dell’attività clinica. Infatti il risultato delle predizioni degli algoritmi può talvolta essere fuorviante e inatteso, portando il medico a decisioni sbagliate.