L’intelligenza artificiale ora può prevedere se un bambino sordo imparerà a parlare
Un algoritmo sfruttato dall'intelligenza artificiale capace di anticipare il futuro sviluppo linguistico di un bambino. Non è fantascienza, ma il risultato di uno studio internazionale che apre nuove prospettive nella cura e nel trattamento della sordità infantile. Stando ai risultati della ricerca, grazie all'IA è oggi possibile prevedere con un'accuratezza del 92% come evolverà il linguaggio parlato nei bambini sottoposti a impianto cocleare già nei primi anni dopo l’intervento. L’impianto cocleare e le sue incognite
L’impianto cocleare, ossia quel dispositivo elettronico che bypassando le danneggiate dell'orecchio invia segnali direttamente al nervo acustico e consente di ripristinare parzialmente l'udito in persone con sordità grave, è, ad oggi, l’unico trattamento efficace per consentire ai bambini con serie forme di ipoacusia di accedere ai suoni e sviluppare il linguaggio parlato. Tuttavia, anche quando ‘’intervento avviene precocemente, i risultati non sono uguali per tutti. Alcuni bambini acquisiscono il linguaggio in modo fluido, altri, invece incontrano maggiori difficoltà. Per questo comprendere in anticipo chi avrà bisogno di maggiore supporto può rappresentare una svolta per i medici, i piccoli pazienti e le loro famiglie.
L'AI che "legge" il cervello
Per affrontare questa variabilità, i ricercatori hanno addestrato un modello di intelligenza artificiale basato su deep transfer learning, la forma più avanzata di apprendimento automatico. Il sistema ha analizzato le risonanze magnetiche cerebrali effettuate prima dell’impianto in 278 bambini provenienti da Hong Kong, Australia e Stati Uniti. Un campione eterogeneo non solo per provenienza geografica, ma anche per la lingua parlata (inglese, spagnolo e cantonese) e per i protocolli clinici utilizzati. In questo modo gli scienziati hanno ottenuto dati sovrapponibili a un'ampia fetta di popolazione.
Dati così diversi rappresentano infatti un problema per i metodi di machine learning tradizionali, i quali necessitano comunque di un intervento umano per l'elaborazione dei dati e faticano a gestire la complessità. Il modello di deep learning, invece, apprende in modo gerarchico "i pacchetti" di dati che gli vengono forniti e offre prestazioni di gran lunga superiori nel fornire risposte ai compiti cui viene sottoposto. Ecco perché, dopo essere stata adeguatamente interrogata dai ricercatori, l'IA si è dimostrata in grado di elaborare previsioni affidabili sullo sviluppo del linguaggio proiettandosi fino a uno, due o anche tre anni dopo al momento dell'impianto. Un risultato che suggerisce la possibilità di utilizzare un unico strumento predittivo su scala globale.
Terapie sempre più mirate
Secondo Nancy M. Young, direttrice medica dei programmi di audiologia e impianto cocleare del Lurie Children’s Hospital di Chicago, i risultati pubblicati su JAMA Otolaryngology–Head & Neck Surgery supportano la fattibilità di un singolo modello di AI come strumento prognostico robusto per i programmi di impianto cocleare in tutto il mondo. Ma il vero valore clinico sta nell’applicazione pratica: "Questo strumento permette un approccio “predict-to-prescribe”, identificando i bambini che possono beneficiare fin da subito di una terapia più intensiva".
In pratica, significa intervenire prima e meglio. Se l'algoritmo segnala un rischio maggiore di difficoltà linguistiche, il bambino può essere seguito con programmi riabilitativi più mirati già dalle prime fasi dopo l’impianto. Un uso virtuoso dell’intelligenza artificiale, che non sostituisce i professionisti, ma li affianca per costruire percorsi di cura sempre più precisi e personalizzati.
