Intelligenza artificiale e medicina: le applicazioni possono essere svariate, in particolare nell’ambito della diagnostica. Un mercato destinato a crescere ulteriormente nei prossimi anni
Intelligenza artificiale e medicina: due mondi che hanno origini decisamente distanti ma che già oggi hanno avviato uno stretto rapporto di collaborazione, con l’obiettivo fondamentale di migliorare la salute e l’aspettativa di vita della popolazione mondiale. Un rapporto che è destinato a rafforzarsi ulteriormente nei prossimi decenni, anche perché le sfide che attendono la medicina nel XXI secolo sono estremamente impegnative: come mette in evidenza Federico Cabitza, professore di interazione uomo-macchina all’Università degli Studi di Milano-Bicocca, il settore deve fare i conti con «una popolazione che invecchia, e una prevalenza sempre maggiore di malattie cardiovascolari, oncologiche, metaboliche, degenerative, spesso associate a quadri clinici di multimorbilità, per i quali le evidenze scientifiche, disponibili in una quantità sempre maggiore di studi scientifici spesso di difficile interpretazione, trovano limitata applicazione. E, non ultima, una crescente aspettativa da parte dei malati e dei loro cari, nell’idea che le malattie siano spiacevoli ostacoli, che si frappongono tra noi e il nostro diritto alla salute e che i medici sono tenuti a rimuovere efficientemente».
Intelligenza artificiale e medicina: cosa significa questo binomio
L’intelligenza artificiale può giocare un ruolo fondamentale nel rispondere a queste sfide, grazie anche alla sempre maggiore disponibilità di dati e informazioni in ambito medico: basti pensare ai wearable che sono in grado di tracciare svariati parametri del nostro stato di salute (pressioni, frequenza cardiaca, ecc). In generale, l’evoluzione della tecnologia ha reso ormai possibile conservare in formato digitale tutta una serie di dati riguardanti la storia medica del paziente: raggi X, risultati di laboratorio, report sulle patologie del paziente, storia familiare e genoma. Il punto, come sempre capita, è riuscire a trasformare questi dati in qualcosa di utile, in questo caso dal punto di vista sanitario e qui – così come in altri settori – le applicazioni AI – Artificial Intelligence entrano in gioco. Tanto che, secondo uno studio di Frost & Sullivan il mercato dell’Artificial Intelligence per l’Healthcare dovrebbe raggiungere quota 6,6 miliardi di dollari entro il 2021, con un tasso di crescita del 40%.
L’intelligenza artificiale nella diagnostica
Ma quali sono le applicazioni concrete dell’intelligenza artificiale nel mondo della medicina? In linea generale si può dire che l’applicazione della AI nel campo sanitario offre una serie di vantaggi rispetto alle tradizionali analisi cliniche e alle susseguenti decisioni mediche. Gli algoritmi di apprendimento della AI, in maniera sempre più precisa e raffinata, possono consentire di ottenere informazioni ultra accurate sulla diagnostica, sui processi di cura, sulla variabilità del trattamento e sui risultati dei pazienti. I sistemi di Cognitive Computing tipici della AI, in particolare, costituiscono uno strumento utile per la realizzazione di Clinical Decision Support System (CDSS, sistemi di supporto alla decisione clinica) di nuova generazione, che possono giocare un ruolo fondamentale nei processi di prevenzione, diagnosi e cura, nonché nella riduzione degli errori medici. Ad esempio, l’intelligenza artificiale è già oggi in grado di identificare con grande precisione le malattie (come i tumori) nelle immagini radiologiche, grazie alla possibilità di avere un accesso istantaneo a un patrimonio storico di dati non alla portata di un singolo medico. Che, anche per ragioni legate alla stanchezza o alla non totale esperienza (specie nei Paesi in via di Sviluppo) possono commettere errori in questa fase delicata, con ricadute drammatiche sullo stato di salute dei pazienti.
Un esempio di questo tipo è Watson for Oncology, sviluppato da IBM, una piattaforma che ha una capacità avanzata di analizzare il significato e il contesto di dati strutturati e non strutturati contenuti all’interno delle note cliniche e dei report. Successivamente, grazie alla combinazione delle caratteristiche dal file del paziente con l’expertise clinico, ma anche con la ricerca esterna e con altri dati, il programma è in grado di identificare il potenziale piano di trattamento.
L’intelligenza artificiale in cardiologia
Molto discusso, nelle scorse settimane, è stato uno studio pubblicato sulla rivista Nature che ha coinvolto Google e, in particolare, i suoi tecnici del Medical brain team. Utilizzando tecniche di AI, Google è riuscita a prevedere le probabilità di morte di un paziente con il 95 per cento di accuratezza, grazie alla possibilità di accedere automaticamente ai Pdf di precedenti analisi mediche e agli appunti di dottori e infermieri.
Sempre più promettenti appaiono le applicazioni della AI in ambito cardiologico: una ricerca del Medical Reasearch Council di Londra pubblicata sulla rivista scientifica Radiology ha evidenziato come un software di ultima generazione equipaggiato con la AI, a partire dai dati forniti dalla risonanza magnetica cardiaca, è in grado di prevedere quali pazienti corrono maggiori rischi di andare incontro a evento cardiaco, primo fra tutti l’infarto.
Intelligenza artificiale e medicina: quando il binomio significa “salute dei pazienti”
La capacità di effettuare analisi accurate e anticipate può permettere alla AI di giocare un ruolo importante anche in un tema particolarmente “caldo” nel mondo sanitario, come quello della crescente resistenza agli antibiotici delle popolazioni. Il machine learning e l’intelligenza artificiale possono aiutare a identificare i modelli di infezione e a individuare i pazienti a rischio, prima ancora che inizino a mostrare i sintomi delle malattie, riducendo così il ricorso alle terapie antibiotiche. La Ai può rivelarsi estremamente utile anche per migliorare l’assistenza ai pazienti: una startup di San Francisco, Sense.ly, ha sviluppato un’infermiera virtuale. Sostanzialmente si tratta di un avatar che utilizza il machine learning per supportare i malati cronici tra una visita dal dottore e l’altra. Una soluzione simile è stata messa a punto da AiCure, app sostenuta dal National Institutes of Health, che utilizza la webcam dello smartphone e l’AI per confermare in autonomia che i pazienti stiano rispettando le prescrizioni del medico.
Tornando invece agli ospedali, l’uso dei dispositivi intelligenti gioca un ruolo cruciale per il monitoraggio delle condizioni dei pazienti in terapia intensiva. L’integrazione dell’intelligenza artificiale in questi apparecchi può migliorare la capacità di identificare possibili peggioramenti o miglioramenti, permettendo così agli operatori sanitari di intervenire con maggiore rapidità ed efficacia.
Le applicazioni dell’intelligenza artificiale in medicina sono, insomma, tantissime e destinate a cambiare in profondità il mondo della medicina, forse persino troppo. Il rischio che a lungo termine potrebbe palesarsi è quello di operatori medici eccessivamente dipendenti e attaccati alle raccomandazioni dei sistemi di intelligenza artificiale.
