parte prima
Essa ha un ruolo fondamentale nel Processo che è in grado di trasformare la Sanità in formato digitale. Perciò cerchiamo di approfondire questo argomento per conoscere meglio l’intelligenza artificiale, i suoi pregi e i suoi difetti o i rischi ai quali anche Noi precedentemente abbiamo accennato. Oggi ci riferiamo ai molti Istituti di altissimo livello scientifico, tra cui l’Istituto di ricerche Mario Negri IRCCS, che sta studiando da tempo l’IAM (Intelligenza artificiale in Medicina) e che da sempre si rivolge ai pazienti e al pubblico oltre che agli operatori sanitari. Tale aperto atteggiamento contribuisce a diffondere cultura e conoscenze scientifiche in campo biomedico, supportato da attività di divulgazione al pubblico e corsi di formazione professionale, dottorati di ricerca ecc. Ormai se ne parla , anche troppo, ma dobbiamo farlo anche Noi perché l’intelligenza artificiale può realmente aiutare a effettuare diagnosi e cure potendo contare sulle elevate capacità di uno strumento dall’applicazione sempre più diffusa in campo medico. I pro e i contro e l’applicazione sempre più diffusa di tale tecnologia capace di “ragionare, apprendere e risolvere problemi” proprio come la mente umana, combinando però, insieme, grandi quantità di dati mediante precise istruzioni (algoritmi) che vengono apprese dalla macchina in modo automatico. Bisogna sapere che di intelligenza artificiale si parla da molti anni, almeno dal secondo dopoguerra; negli ultimi anni si è ripreso a parlarne in seguito alla produzione e raccolta di un’enorme mole di dati e alla ormai acquisita disponibilità dei P.C. in grado di elaborarli. A questo, poi, aggiungiamo l’evoluzione dei software di intelligenza artificiale che da semplici sistemi tradizionali basati su comportamenti prevedibili, cioè input forniti dall’operatore, oggi si sono evoluti grazie al machine learning. Queste tecniche addestrano i computer che imparano continuamente dai dati che vengono loro forniti. La disponibilità per il grande pubblico di sistemi di intelligenza artificiale come ChatGPT (che è uno strumento il quale utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni in grado di aiutare a scrivere testi con linguaggio semplice e comprensibile) ha contribuito a svincolare e diffondere questo strumento che, prima, era solo conosciuto dagli addetti ai lavori.
A noi interessa l’intelligenza artificiale in campo medico perché la disponibilità di un gran numero di dati in ambito medico è cresciuta enormemente così come quella delle fonti bibliografiche da cui essi provengono. Accanto ai dati tradizionali “strutturati”, presentati in righe e colonne o tabelle come avviene con i principali database (cartelle cliniche, Medline, linee guida e database biomolecolari e genetici) sono sempre più disponibili dati non strutturati (come testi, immagini, suoni, sensori, dispositivi indossabili come magliette, braccialetti, orologi intelligenti, conversazioni provenienti dai social media). Addirittura, si stima che circa l’80% dei dati generati quotidianamente non sia strutturato. Ormai gli algoritmi di intelligenza artificiale in ambito medico sono ormai usati per interpretare l’enorme mole di dati della letteratura mondiale e per identificare possibili relazioni di causa-effetto tra i dati stessi e le patologie di cui un paziente soffre.
Il campo della Medicina nel quale sono stati fatti più progressi in termini di utilizzo dell’intelligenza artificiale come supporto per i medici è quello diagnostico. In questo settore esistono diverse evidenze scientifiche della loro affidabilità, in particolare nell’area oncologica, respiratoria o cardiologica. Dopo aver istruito una macchina nell’interpretare immagini fornite tramite radiografie, ecografie, TAC, elettrocardiogrammi e/o da esami provenienti dall’analisi di campioni di tessuti biologici (istologici), è possibile identificare, con un buon grado di affidabilità, patologie tumorali, cardiovascolari, respiratorie o dermatologiche.
Un’altra Area sulla quale si sta lavorando molto è quella legata ai sistemi di predizione, in grado di identificare possibili patologie ancora prima che queste si manifestino. Ad esempio, grazie all’analisi degli elettrocardiogrammi e alla storia clinica del paziente è possibile predire se una persona sia o meno a rischio di sviluppare patologie cardiovascolari come fibrillazione atriale o scompenso cardiaco. Strumenti simili permettono di predire con una accuratezza, e in anticipo di 6 anni, lo sviluppo di un tumore del polmone.
Particolarmente interessanti sono i sistemi basati su Intelligenza artificiale a supporto dei medici, in quanto in grado di suggerire il modo migliore di gestire o trattare dal punto di vista farmacologico la patologia di un paziente. Il suggerimento derivante dall’IA si basa su linee guida disponibili al momento, su evidenze scientifiche provenienti dalle pubblicazioni su riviste mediche internazionali, sul decorso di pazienti con patologie simili e sulla storia clinica del paziente da curare. Non meno interessante è l’uso dell’intelligenza artificiale nello screening di numerose molecole esistenti , studiate con lo scopo di individuare quelle più promettenti da sottoporre a sperimentazioni cliniche, riducendo in questo modo i tempi per trasferire i risultati della ricerca alla pratica clinica.
Si sappia peraltro che negli USA sono oltre 500 le applicazioni di intelligenza artificiale approvate dalla Food and Drug Administration. In Italia, invece, quasi tutte le applicazioni disponibili sono ancora in fase di sperimentazione. Queste riflessioni sono tratte da un saggio del Prof. Eugenio Santoro, chirurgo toracico e oncologico di fama mondiale, Editing Raffaella Gatta, ricercatrice c/o Istituto Negri e divulgatrice scientifica.