Fonte: Mondofox.it

Se aveste la possibilità, vorreste sapere, con una certa precisione, il giorno in cui morirete?

Se la risposta è sì, sappiate che Google potrebbe essere in grado di prevedere il giorno della morte di un individuo con un'accuratezza del 95%. 

Il gigante della tecnologia ha recentemente stretto una partnership con la Stanford University e con la facoltà di Medicina della University of Chicago per testare un nuovo sistema informatico capace di prevedere il tempo di morte dei pazienti ricoverati in ospedale. Basato sull'Intelligenza Artificiale, il sistema, come anticipato, è accurato al 95% nel prevedere se i pazienti ospedalieri moriranno all'incirca 24 ore dopo essere stati ammessi. 

Si ritiene che il sistema sia più accurato del 10% rispetto ai modelli tradizionali. 

Il dispositivo funziona sintetizzando i dati degli stessi pazienti tra cui sesso, età ed etnia. Le informazioni vengono così elaborate insieme ai dati sulla storia medica della persona facendo riferimento a diagnosi precedenti, risultati dei test e stato attuale di salute. 

In particolare, si ritiene che il sistema sia molto efficiente perché utilizza una vasta gamma di informazioni tra cui note di medici archiviati che sono state dettagliate su grafici e PDF. Google ha testato la nuova tecnologia raccogliendo i dati non identificati di 216.221 adulti e facendo in modo che il sistema informatico analizzasse le informazioni. 

Dopo aver valutato i dati, l'IA (Intelligenza Artificiale) è stata in grado di estrapolare la probabilità che qualcuno morisse. I ricercatori affermano che il maggior vantaggio del sistema rispetto ai suoi concorrenti è che può elaborare tutti i tipi di dati. 

Il modello di Google ha ottenuto un punteggio di 0,86 nel prevedere se i pazienti sarebbero rimasti a lungo in ospedale, mentre i metodi tradizionali hanno raggiunto lo 0,76. Da un punto di vista prospettico, 1.00 rappresenta un punteggio del tutto accurato, mentre 0,50 rappresenta poco più di una casualità. 

Nel prevedere, invece, la mortalità ospedaliera, Google ha ottenuto un punteggio di 0,95, mentre i metodi tradizionali hanno raggiunto lo 0,86. Infine, Google ha ottenuto un punteggio di 0,77 nel predire dei nuovi ricoveri inaspettati, dopo che i pazienti erano stati dimessi, rispetto ai metodi tradizionali che hanno raggiunto 0,70. 

Durante un'intervista, Nigam Shah, professore associato presso la Stanford University, che ha contribuito alla ricerca, ha dichiarato:

Questi modelli hanno superato in tutti i casi i modelli predittivi tradizionali e utilizzati clinicamente. Riteniamo che questo approccio possa essere utilizzato per creare previsioni precise per una grande varietà di scenari clinici. 

Che ne pensate di questi straordinari risultati ottenuti da Google?