Intelligenza artificiale? Una risorsa per la salute

Intelligenza artificiale? Una risorsa per la salute

Indice

Domande e risposte

Intelligenza Artificiale e salute 

Le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale alla salute sono già numerosissime e per quanto non sia possibile coprirle tutte in un unico articolo è opportuno cominciare a parlarne dal momento che si tratta di una realtà imprescindibile che sta indubbiamente rivoluzionando il settore della medicina. Infatti, grazie alla capacità di elaborare enormi quantità di dati in pochi secondi, l’IA si sta rivelando un alleato strategico in diverse applicazioni come: la diagnosi, il trattamento delle malattie, la ricerca. Ma guardiamole da più vicino...

Intelligenza Artificiale: un alleato nelle diagnosi mediche

L’area diagnostica è sicuramente quella su cui l’applicazione dell’intelligenza artificiale sta avendo il maggior impatto. In particolare, l’IA si sta rivelando efficace nella lettura di immagini fornite da apparecchiature come radiografie, ecografie, TAC, elettrocardiogrammi e di dati provenienti dall’analisi di campioni di tessuti biologici (istologici), nonché ematici. L’applicazione dell’IA che, grazie agli algoritmi, riesce ad individuare pattern e anomalie che potrebbero sfuggire all'occhio umano, permette di identificare, con un buon grado di affidabilità e in tempi rapidi, patologie tumorali, cardiovascolari, dermatologiche, respiratorie, migliorando così la precisione diagnostica e consentendo diagnosi tempestive e accurate. Ovviamente per ottenere output attendibili è necessario, prima dell’utilizzo, provvedere all’appropriata istruzione (tramite programmazione) delle macchine preposte alla lettura di tali dati.

Tra tutti, uno dei vantaggi di utilizzare l’IA risiede nella velocità di elaborazione di ingenti quantità di dati che consente di identificare le patologie nello stadio iniziale e, quindi, di intervenire con più ampie probabilità di successo. 
 

…e nella predizione delle patologie

Un altro ambito in cui l’IA si sta rivelando preziosa è quello della predizione delle patologie. Infatti, attraverso gli algoritmi di apprendimento automatico, quali Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) l’IA è in grado di analizzare una grande mole di dati, da cui apprende ed estrapola, in tempo reale, informazioni utili per identificare modelli e pattern, essenziali nei sistemi di predizione, ovvero per identificare possibili patologie prima della loro vera e propria insorgenza. Nello specifico, in caso di patologie che possono trasmettersi per via ereditaria, come quelle cardiache, tale applicazione può essere salvifica, dal momento che combinando l’analisi dei dati provenienti dagli esami, come elettrocardiogrammi ed ematici, con quelli relativi alla storia familiare del paziente e al suo stato di salute, consente di predire in anticipo il rischio cardiaco cui è soggetto il paziente. 

Nelle applicazioni più avanzate, tali sistemi consentono di prevenire, anche con circa sei anni di anticipo, la possibile insorgenza di un tumore al polmone

Trattamenti farmacologici

Oltre che nella diagnosi e nella predizione, l’Intelligenza Artificiale potrà rivestire un ruolo rilevante anche nella gestione dei trattamenti dei pazienti, supportando i medici nella prescrizione delle terapie farmacologiche più adatte e innovative alle specifiche patologie. Basti pensare che i sistemi di IA più aggiornati sono in grado di fornire informazioni sui farmaci di ultima generazione, sulla base delle evidenze scientifiche pubblicate su riviste mediche internazionali e delle linee guida più aggiornate. Tali informazioni, combinate con quelle del paziente, come dati genetici e clinici immessi precedentemente, consentono ai medici di prescrivere rapidamente trattamenti efficaci e personalizzati. Ovviamente, sulla base degli stessi dati, l’IA potrà prevedere i risultati delle terapie sui pazienti in modo più preciso. 

L’Intelligenza Artificiale: una marcia in più nella ricerca

Nell’ambito della ricerca scientifica l'IA sta iniziando a svolgere un ruolo sempre più importante, accelerando il processo di scoperta di nuovi farmaci e terapie. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare enormi dataset di dati biologici e molecolari per identificare potenziali obiettivi terapeutici e predire l'efficacia dei farmaci. In altre parole, con l’IA lo screening e la comparazione delle molecole da sottoporre a test per sperimentazioni cliniche sta diventando molto più rapido ed efficace, e questo rappresenta un validissimo sostegno sia dal punto di vista medico: nell’identificazione delle cause delle malattie, attraverso la combinazioni di variabili biologiche potenzialmente infinite; sia da un punto di vista farmacologico: nella sperimentazione e creazione di nuove strategie di trattamento per curarle. 

Intelligenza Artificiale un sostegno anche a livello amministrativo e logistico

Oltre al supporto alla medicina in senso stretto, l’Intelligenza Artificiale, attraverso software di gestione e rivoluzionari robot può contribuire anche all’ottimizzazione delle cure all’interno di strutture cliniche ed ospedaliere, migliorandone l'efficienza operativa e riducendo i costi. Infatti, grazie alla digitalizzazione della gestione è possibile utilizzare al meglio tutte le risorse, riducendo gli sprechi e agevolando il lavoro del personale; garantendo che le apparecchiature e il personale siano assegnati in modo efficiente. Inoltre, tramite le analisi complesse di dati amministrativi e clinici è possibile identificare tendenze e modelli che possono migliorare la qualità complessiva delle cure.

Il rapporto con i Pazienti

Nel rapporto con i Pazienti l’intelligenza artificiale potrà facilitare l’accesso alle cure, andando a sburocratizzare i procedimenti a favore di una semplificazione degli stessi. Poi, tramite la creazione di specifici chatbot, sarà possibile fornire raccomandazioni personalizzate ai pazienti ed implementare il supporto nei trattamenti, anche farmacologici. Anche le fasi di monitoraggio potranno essere gestite in maniera più fluida.


I robot della cura

Come si può leggere nel volume: “La cura infermieristica ai tempi dell’Intelligenza artificiale”, a cura di Pietro Altini, Maurizio Balistreri, Francesco Casile, Giancarlo Mercurio, nel capitolo dedicato ai “Robot della cura”, oggi sono stati prodotti e sono in fase di realizzazione numerosi robot, più o meno evoluti, in grado di seguire il paziente nelle diverse attività di riabilitazione, cura e intrattenimento. Sono stati già inventati robot in grado di assistere i malati durante i pasti - MySpoon o le attività di abluzione - Syano; capaci di spostarli o di monitorarli – Riba Robot.

Al di là delle polemiche di carattere etico, per quanto questi dispositivi possano essere efficienti, è chiaro che (almeno per il momento) andranno a supportare gli esseri umani e non a sostituirli, nella misura in cui, quando si parla di assistenza, specialmente nelle persone anziane o reduci da traumi, l’elemento fondamentale è il fattore umano, costituito dall’empatia che si crea tra i soggetti coinvolti nelle dinamiche assistenziali. Tuttavia, è evidente che tali dispositivi potranno sicuramente alleggerire (anche fisicamente) i compiti dei caregiver e del personale sanitario, sempre più carente, tanto nel privato quanto nelle strutture ospedaliere. 
 

Immagine che rappresenta l'intelligenza artificiale a supporto del medico

IA e medicina: un caso pratico

A livello pratico, uno studio recentissimo, eseguito a Taiwan e coordinato dal National Defense Medical Center di Taipei, ha dimostrato come un ECG, elettrocardiogramma intelligente, ovvero dotato di tecnologia IA, sia stato in grado di identificare, tra dei pazienti ospedalizzati, quelli a maggior rischio di mortalità.

La ricerca, che ha coinvolto 39 medici, ha preso in considerazione 15.965 pazienti. Grazie al particolare ECG dotato di IA, il report comprendeva, oltre ai canonici risultati, (sulla base della combinazione di tutti i dati a disposizione) un alert per i pazienti ad alto rischio di mortalità. In questo modo i medici, pur considerando tutti i pazienti, hanno prestato particolare attenzione a quelli ad alto rischio di peggioramento con dei risultati decisamente positivi.

Nello specifico, come riportato anche sulla ricerca pubblicata sulla rivista Nature Medicine, lo studio ha raggiunto il suo obiettivo primario rilevando che l’adozione dell’allarme Ai-Ecg ha comportato una significativa riduzione della mortalità per tutte le cause entro 90 giorni: “solo il 3,6% dei pazienti nel gruppo di intervento è morto entro 90 giorni, rispetto al 4,3% del gruppo di controllo". In particolare, nelle analisi degli esiti secondari: "i pazienti nel gruppo di intervento - con Ecg ad alto rischio - hanno ricevuto più cure in terapia intensiva rispetto al gruppo di controllo." Quindi, hanno concluso i ricercatori, grazie all'alert Ai-Ecg c’è stata "una riduzione significativa del rischio di morte cardiaca (0,2% nel braccio dello studio che ha avuto l'intervento dell'Ai-Ecg rispetto al 2,4% del gruppo di controllo)." Un decisivo passo avanti verso il miglioramento dei risultati della diagnosi clinica. 

Intelligenza Artificiale: i rischi?

Premesso che per quanto possa diventare efficace ed “intelligente” l’IA non andrà mai a sostituire il medico responsabile delle decisioni finali, nonché di questione deontologiche ed etiche, è bene prendere in considerazione eventuali rischi che possono sorgere nell’applicazione dell’Intelligenza Artificiale in ambito medico. 

Sostanzialmente le criticità possono essere di due tipi. Da una parte, legate alla qualità dei dati immessi; dall’altra, nella novità di tali dispositivi che devono essere ancora testati adeguatamente. 

Nel primo caso è chiaro che la bontà delle risposte prodotte da una macchina dipende sempre dalla qualità (e quantità) dei dati che vengono immessi, secondo la logica o “garbage-in, garbage-out”. Quindi, è opportuno tener sempre presente l’importanza di “istruire” i dispositivi correttamente per evitare la produzione di bias ovvero di distorsioni di valutazione che spesso derivano dalla scarsa quantità di dati a disposizione dei sistemi. Poi, sempre in relazione alle risposte, va considerato che tali strumenti frequentemente tendono al fenomeno della black box, ovvero a fornire risposte inutilmente difficili e scarsamente motivate che, quindi, è necessario interpretare secondo una logica puramente umana. 

Gli altri rischi nell’applicazione dell’IA al settore medico risiedono nel fatto che si tratta di sistemi particolarmente innovativi e, per questo, non ancora su sufficientemente testati e supportati da prove scientifiche. Problematica a cui sarà possibile ovviare in un futuro prossimo, attraverso la realizzazione di studi scientifici ad hoc e ragion per cui, mentre negli Stati Uniti l’FDA, Food and Drugs Administration, ha già approvato oltre 500 applicazioni dell’IA in campo medico, in Italia la maggior parte di queste è ancora concessa solo in fase di sperimentazione. 

Oltre queste si aprono tutte le questioni etiche ed ontologiche che, come vedremo, nel nostro Paese stiamo affrontando anche con il supporto del legislatore.

Le conclusioni 

Per concludere, considerando che nel complesso l’intelligenza artificiale si sta rivelando un valido strumento a supporto della medicina, le istituzioni, tanto a livello nazionale, il Ministero della Salute, quanto a livello internazionale, l’Organizzazione Mondiale della Sanità, stanno producendo linee guida e regolamenti per disciplinarne l’applicazione e fare in modo che essa possa sempre rivelarsi sempre come una risorsa e non come una minaccia.

A tal proposito, si segnala la recente approvazione da parte del Consiglio dei Ministri del DDL Intelligenza Artificiale che, in modo sintetico e preciso, affronta temi cruciali nell’uso dell’IA, dalla protezione dei dati personali, alla tutela dei minori, dall’uso dell’IA in ambito lavorativo alla sicurezza informatica. L’articolo 7 del disegno di legge è dedico all’applicazione dell’intelligenza artificiale alla sanità e in 6 punti chiave (AI per una Sanità migliore; AI e accesso alle prestazioni sanitarie; Il diritto a essere; informati dell’uso di IA; IA e disabilità; Terapia e prognosi, responsabilità al medico; Affidabilità dei dati) che riprendono lo studio sull’Intelligenza Artificiale nella salute condotto dal governo americano nel 2023 attraverso lo U.S. Government Accountability Office, GAO insieme alla National Library of Medicine, stabilisce dei principi imprescindibili per una corretta applicazione dell’IA in ambito medico.



RIFERIMENTI BIBLIOGRAFICI

Domande e risposte

A cosa serve l'Intelligenza Artificiale in medicina?

Le applicazioni possono essere molteplici, prima tra tutti la capacità di raccogliere, analizzare e combinare dati da dispositivi diversi per individuare problemi, consigliare terapie e monitorare costantemente i livelli di glucosio, salute cardiaca e neurologica.

Quali sono le principali applicazioni dell’Intelligenza Artificiale in medicina?

Le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale in medicina vanno moltiplicandosi molto velocemente, dal momento che oltre agli ambiti sin qui trattati ci sono tutte le declinazioni dell’Intelligenza Artificiale nelle singoli specializzazioni.

Quanti tipi di Intelligenza Artificiale ci sono?

Ad oggi si contano tre tipi di Intelligenza Artificiale: intelligenza artificiale limitata (ANI), intelligenza artificiale generale (AGI) e superintelligenza artificiale (ASI).

Quali sono le sfide etiche associate all'utilizzo dell'IA in medicina?

L’applicazione dell'Intelligenza Artificiale in medicina presenta diverse sfide etiche, tra cui la protezione della privacy dei pazienti, la trasparenza degli algoritmi, e l'equità nell'accesso alle cure. È importante affrontare tali questioni in modo responsabile, come stanno facendo le nostre Istituzioni, nazionali ed europee, per garantire che l'Intelligenza Artificiale venga utilizzata per migliorare la qualità della vita nel totale rispetto dei valori etici fondamentali nella pratica medica.

In che modo l'Intelligenza Artificiale sta influenzando la ricerca medica?

L'Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando la ricerca medica accelerando il processo di scoperta di nuovi farmaci e terapie. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare enormi dataset di dati biologici e molecolari per identificare potenziali obiettivi terapeutici e predire l'efficacia dei farmaci. Inoltre, l'Intelligenza Artificiale può essere utilizzata per individuare correlazioni complesse tra variabili biologiche, aiutando i ricercatori a comprendere meglio le cause delle malattie e a sviluppare nuove strategie di trattamento.

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