L'intelligenza artificiale continua a trovare nuove applicazioni in medicina e l'ultima arriva dal settore della neurologia. Una startup israeliana ha sviluppato un sistema che combina un comune casco per elettroencefalogramma (EEG) con un modello di IA addestrato su oltre 250.000 ore di registrazioni cerebrali.

L'esame dura circa quindici minuti, è completamente non invasivo e non richiede alcuna attività da parte del paziente. Una volta raccolti i dati, l'algoritmo confronta il tracciato EEG con un enorme archivio di casi clinici, cercando anomalie e schemi difficilmente individuabili attraverso la sola analisi umana. L'obiettivo è anticipare la diagnosi di patologie come Alzheimer, Parkinson, epilessia, depressione maggiore e altri disturbi dell'umore. Secondo i primi risultati diffusi dall'azienda, il sistema sarebbe in grado di identificare marcatori elettrici associati a queste condizioni anche prima della comparsa dei sintomi più evidenti.

L'idea non è sostituire il neurologo, ma fornirgli uno strumento aggiuntivo per individuare pazienti a rischio e indirizzarli verso esami di approfondimento. In neurologia una diagnosi precoce può fare la differenza, soprattutto per le malattie neurodegenerative, nelle quali il danno cerebrale è spesso già avanzato quando compaiono i primi segnali clinici. L'aspetto più interessante del progetto è che non introduce una nuova tecnologia diagnostica, ma punta a sfruttare meglio una già esistente. L'EEG è infatti un esame economico, diffuso e utilizzato da decenni negli ospedali. Il valore aggiunto è rappresentato dall'intelligenza artificiale, che può analizzare quantità di dati irraggiungibili per un operatore umano e individuare correlazioni statistiche molto complesse.

Quando si parla di IA applicata alla salute, è bene evitare facili entusiasmi. Le prestazioni dichiarate dalla startup dovranno essere confermate da studi clinici indipendenti e dalla sperimentazione su larga scala. La qualità del dataset, la rappresentatività dei pazienti e la capacità del sistema di funzionare in contesti diversi saranno elementi decisivi per valutarne l'effettiva utilità. Negli ultimi anni diversi algoritmi hanno mostrato risultati eccellenti durante la fase di sviluppo, salvo poi ridimensionarsi una volta usciti dai laboratori. Per questo motivo è ancora presto per parlare di rivoluzione.

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Se le promesse saranno mantenute, un semplice casco EEG potrebbe diventare uno strumento prezioso per intercettare malattie neurologiche e psichiatriche in una fase molto più precoce rispetto a quanto avviene oggi. Non sarebbe l'ennesima IA destinata a sostituire il medico, ma un assistente capace di aiutarlo a leggere meglio i segnali del cervello.