Un algoritmo in grado di determinare la fertilità maschile con maggiore velocità e un tasso di precisione superiore rispetto a quanto finora possibile.
È l’idea di Bayezian, startup del Regno Unito che sfrutta l’Intelligenza Artificiale nella valutazione dello stato di fertilità dell’uomo.
Un recente report dell’Organizzazione mondiale della sanità (OMS), stima che una su sei persone al mondo è affetta da infertilità nel corso della vita, evidenziando la necessità di ampliare l’accesso alle cure per la fertilità, un problema che “può causare un disagio significativo, stigma e difficoltà finanziarie, influenzando il benessere mentale e psicosociale delle persone”.
Il sito The Next Web cita una recente ricerca secondo la quale il numero degli spermatozoi negli uomini è diminuito di oltre la metà rispetto agli ultimi 45 anni, e la percentuale di uomini infertili è cresciuta soprattutto dopo il 2000 (probabilmente per cause legate allo stile di vita sempre più irregolare, l’esposizione a sostanze chimiche, l’ambiente inquinato, ecc.).
La valutazione dello stato di fertilità dell’uomo richiede, tra le altre cose, accurati esami che possono essere lenti, costosi e non probanti.
La startup Bayezian ha cominciato a sfruttare l’AI, analizzando immagini di pazienti che soffrono di infertilità maschile; ogni immagine è stata etichettata da esperti evidenziando acrosoma di scarsa qualità, morfologia e altri elementi, dataset utilizzati per ricavare parametri fondamentali di cui tenere conto e permettere all’AI di imparare dai dati a disposizione e notare anche piccole differenze che l’occhio umano non può percepire. Secondo la startup, il suo algoritmo è in grado di identificare l’infertilità maschile con una percentuale di accuratezza del 96%, superiore rispetto a esistenti approcci scientifici, ennesimo esempio delle potenzialità dell’IA in campo medico.
Il machine learning – con software che imparano dai dati a disposizione – permette di sviluppare modelli dall’imaging medico e non solo, identificando con un buon grado di affidabilità patologie varie, in alcuni casi ancora prima che queste si manifestano, con potenzialità enormi a supporto del professionista, per aiutarlo nel definire diagnosi, prognosi o identificare il miglior trattamento possibile da dare al paziente.
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