23 Gen La case history di Arterys.com

Arterys è sicuramente uno di quei casi che nei prossimi troveremo nei libri di storia. La sua piattaforma cloud di apprendimento profondo (deep learning) è la prima a ricevere l’approvazione della Food and Drug Administration nel settore sanitario. Nessuno, infatti, fino ad oggi era riuscito a dimostrare come una piattaforma ad apprendimento automatico fosse in grado di produrre risultati accurati come sol0 gli esseri umani sono in grado di fare. La differenza fondamentale è però che Arterys impiega una media di 15 secondi per produrre un risultato per un caso contro i circa 30/60 minuti necessari ad un cardiologo.

I suoi fondatori Fabien Beckers, John Axerio-Cilies, Albert Hsiao e Shreyas Vasanawala hanno infatti messo a punto una rete neurale artificiale costruita su una casistica di 1.000 casi, e che continuerà a migliorare la propria conoscenza e la comprensione di come funziona il cuore, con ogni nuovo caso esaminato inserito nel sistema. Da qui l’importanza della decisione della FDA che di fatto permette a tutti i medici specializzati di poter accedere alla piattaforma potendo godere della velocità dei suoi feedback e allo stesso tempo contribuendo all’affinamento dei risultati della piattaforma stessa. Lo stesso Beckers afferma: “Arterys apre i sigilli e stabilisce un precedente per ciò che si può fare. Arterys è la prova di come drammaticamente e profondamente queste tecnologie possono essere utili”. Allo stesso tempo l’ex studente della Stanford University ammette: “Abbiamo cercato di capire perché il Cloud non sia stato finora utilizzato nel settore sanitario come avviene in quello della finanza piuttosto della tecnologia e abbiamo scoperto che la paura è dovuta alla sicurezza dei dati. Si può essere Google, GE o qualsiasi marca in tutto il mondo, ma un ospedale può non sentirsi a proprio agio ad inviare al cloud le informazioni sanitarie personali dei propri pazienti”. Giustamente Beckers solleva il problema della sicurezza dei dati sorvolando sulla proprietà degli stessi.