Amazon usa l’Intelligenza artificiale per l'analisi di dati medici

2' di lettura

Il nuovo servizio Amazon Comprehend Medical mira a ridurre il tempo che operatori sanitari e ricercatori impiegano nell’estrarre i dati utili partendo da informazioni non strutturate 

Amazon vuole semplificare i processi decisionali in ambito medico, spesso soggetti a perdite di tempo eccessive dovute alla grande quantità di informazioni conservate per ogni paziente. Per farlo, il colosso dell’e-commerce ha sviluppato Amazon Comprehend Medical, un nuovo servizio basato sul machine learning per estrarre in tempi rapidi i dati cruciali dalle cartelle cliniche delle persone. L’obiettivo dell’azienda è quello di organizzare la grande mole di informazioni mediche a disposizione e far sì che operatori sanitari, assicuratori, ricercatori e compagnie farmaceutiche possano accedervi estraendo di volta in volta soltanto il materiale necessario.

Amazon analizza dati non strutturati automaticamente

All’interno di una nota ufficiale in cui annuncia il lancio del nuovo servizio, Amazon spiega che oggigiorno “la maggior parte dei dati sulla salute dei pazienti è contenuta in testi medici non strutturati, come note mediche, prescrizioni, trascrizioni di interviste” e altro ancora. Come in molte altre aziende, la presenza di tanti dati non strutturati riduce infatti l’efficienza del personale, che non è sempre conscio del materiale a propria disposizione e impiega molto tempo nel reperimento di ciò che è veramente utile. Con Amazon Comprehend Medical, lo scopo dell’azienda è quello di “permettere di individuare i generi più comuni di informazioni chiave in maniera automatica, con un’alta precisione”.

Tempi ridotti da ore a secondi

La chiave di Amazon Comprehend Medical è il machine learning, la branchia dell’Intelligenza artificiale che si basa sull’apprendimento automatico e dà alle macchine la capacità di imparare dalle informazioni ricevute per poi costruire previsioni su futuri dati. Il nuovo sistema sta già venendo utilizzato dal Fred Hutchinson Cancer Research Center di Seattle, dove milioni di note cliniche sono state analizzate per individuare i pazienti che avrebbero potuto trarre beneficio da specifiche terapie contro il cancro, riducendo la durata del processo da diverse ore a pochi secondi. Matthew Trunnell del Fred Hutchinson Center spiega che “abbinare le sperimentazioni cliniche ai giusti pazienti” richiede un grande lavoro per i team di ricerca, che si trovano di fronte a moltissimi dati non strutturati. Amazon Comprehend Medical può risolvere il problema, e rappresenta “un passo avanti fondamentale per garantire ai ricercatori un rapido accesso alle informazioni di cui hanno bisogno, nel momento in cui ne hanno bisogno”.

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