Nel corso del 20° secolo, la statistica ha attraversato un’evoluzione straordinaria, trasformandosi da una disciplina di nicchia in un pilastro fondamentale della scienza medica. L’articolo che allego in calce esamina il percorso di questa evoluzione e sottolinea l’importanza cruciale della statistica nel contesto del ragionamento basato su dati incompleti e nell’interpretazione dei risultati scientifici.
Con l’avvento del 21° secolo, l’intelligenza artificiale (IA) ha assunto un ruolo sempre più prominente nella scienza dei dati, rivestendo un’importanza particolare nella ricerca medica. Il documento espone dettagliatamente i vantaggi intrinseci dell’IA, tra cui la sua straordinaria capacità di manipolare vasti dataset e l’abilità di estrarre automaticamente le caratteristiche rilevanti. Tuttavia, al tempo stesso, evidenzia le sfide che l’IA presenta dal punto di vista statistico.
Un elemento distintivo dell’IA è la sua straordinaria abilità nell’identificare estrarre complesse caratteristiche legate alle attività dai dati, noto come “apprendimento della rappresentazione delle caratteristiche.”
Questa caratteristica permette all’IA di scoprire trasformazioni ottimali dei dati per scopi specifici, eliminando la necessità di intervento manuale.
Nonostante le sue capacità di previsione eccezionali, soprattutto quando si tratta di dataset di dimensioni colossali, l’IA sfida la distinzione tra previsioni individuali e affermazioni di inferenza su popolazioni più ampie. L’ articolo sotto indicato mette in evidenza il divario sostanziale tra la previsione del rischio e la comprensione dei meccanismi biologici o delle cause delle malattie.
La flessibilità dell’IA, che le consente di adattarsi in modo dinamico alle diverse complessità richieste dai compiti, può portare a un fenomeno noto come “overfitting,” in cui il modello si adatta troppo ai dati di allenamento, compromettendo la sua capacità di generalizzazione.
Questo solleva domande sulla validità delle garanzie statistiche tradizionali, richiedendo l’adozione di tecniche alternative come la convalida incrociata. Inoltre, il documento mette in luce l’importanza cruciale della trasparenza, della riproducibilità e della chiara documentazione nelle ricerche basate sull’IA.
In definitiva, questo studio offre un’analisi completa dell’interazione tra la statistica medica tradizionale e l’IA moderna. Esso fornisce una profonda comprensione dei punti di forza e delle sfide legate all’integrazione dell’IA nella ricerca medica, rendendo questo approccio fondamentale per i professionisti che intendono sfruttare l’IA nell’ambito sanitario, preservando al contempo l’integrità statistica.