Intelligenza artificiale e sanità: una relazione da gestire con cura
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Intelligenza artificiale e sanità: una relazione da gestire con cura

L'IA figura in modo consistente nel settore sanitario, ma siamo solo all'inizio e sta sempre a noi capire e decidere come e quanto lasciare che questa tecnologia impatti sull'assistenza dei pazienti

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Claudia Costa

Si parla di riconoscimento facciale per il controllo passaporti, di riconoscimento vocale su assistenti virtuali come Alexa e Siri; ancora di auto senza conducente e di companion robot che si prendono cura degli anziani. Diventa difficile pensare ad un’area della nostra vita che non sarà presto influenzata dall’intelligenza artificiale, la tecnologia nascente basata sui dati.

L’IA figura in modo consistente anche nel settore sanitario. DeepMind di Google ha insegnato alle macchine a leggere le scansioni della retina con la precisione di un giovane medico esperto. Un progetto in corso finanziato dalla British Heart Foundation prevede lo sviluppo di uno strumento di machine learning che consente di prevedere il rischio di infarto in base allo stato di salute.

Secondo una recente ricerca di ReportLinker, l’IA nel mercato dell’assistenza sanitaria crescerà da $2,1 a $36,1 miliardi entro il 2025. Questo aumento di valore sarà guidato in gran parte dagli investimenti nordamericani, con gli Stati Uniti in prima linea nell’innovazione e nella spesa. E anche se parte di questa crescita sarà attribuita al lavoro delle grandi corporation, anche i contributi provenienti dalle strat up avranno un considerevole impatto sul futuro della sanità.

La capacità del machine learning di raccogliere e gestire i big data sta alimentando la crescita dell’IA. Ospedali, centri di ricerca, aziende farmaceutiche e altre istituzioni sanitarie stanno adottando sempre più soluzioni basate sull’intelligenza artificiale. Software di riconoscimento vocale e sistemi di supporto alle decisioni cliniche migliorano la salute, l’assistenza e l’esperienza dei pazienti, supportano i medici e velocizzano la ricerca ed infine abbattono i costi.

Se secondo alcuni l’IA fornirà un sollievo immediato alle pressioni dei sistemi sanitari, altri affermano che non potrà mai sostituire l’assistenza sanitaria fornita da un umano. In effetti, è difficile immaginare il giudizio relativo ai comportamenti, la risposta alle reazioni e alle domande dei pazienti non provenienti direttamente dall’essere umano. Sarà per i politici e in definitiva per il pubblico decidere fino a che punto e in che modo l’IA impatterà sull’assistenza ai pazienti. Per ora l’Academy of Medical Royal Colleges fornisce raccomandazioni in merito.

I dati dei pazienti nutrono la ricerca sulla leucemia

“Sebbene la maggioranza dei pazienti sia ben disposta a condividere i propri dati per test clinici, molti non sono al corrente del loro svolgimento, o non sono adeguatamente informati sul tipo di uso che si fa dei dati. La mancanza di collegamento tra specialisti e pazienti può essere un fattore chiave nella scoperta o meno di una cura che potrebbe salvare la vita.” Queste sono le parole di Fabian Bolin, promesso attore a cui a soli 28 anni viene diagnosticata la leucemia. Inizia a documentare la sua battaglia al cancro su un blog, che rapidamente guadagna l’attenzione globale. Riconoscendo il potere e il potenziale della narrazione e combinandola con una forte spinta a responsabilizzare gli altri, nasce l’idea di WarOnCancer, fondata insieme a Sebastian Hermelin e il team opera da Stoccolma, in Svezia.

Una comunità di blogger dedicato ai pazienti oncologici e ai loro parenti, con 150 partecipanti, rappresentativi di 40 tipologie di neoplasia. Poi, una nuova applicazione mobile, che mira a diventare il social network globale per i pazienti oncologici. Questa è la frontiera a cui WarOnCancer sta collaborando con sei partner, nei settori farmaceutico e delle scienze biologiche. Con il lancio previsto per il 2019, l’app consentirà ai partecipanti di condividere dati e monitorarne l’uso nella ricerca. Un’infrastruttura i cui membri possano contribuire con i loro dati al più ampio ecosistema del cancro, e quindi svolgere un ruolo essenziale nell’accelerare l’assistenza sanitaria e nel migliorare la ricerca.

Grazie a Microsoft Azure, una piattaforma cloud intelligente, affidabile e sicura per il sistema sanitario, WarOnCancer analizza i dati per rilevare problematiche e vantaggi evidenziati dai diversi gruppi di pazienti a seconda di dove e come vengano curati. “L’obiettivo è creare un servizio ‘combinatorio’ per studi clinici e pazienti che aumenterà la riuscita degli studi e favorirà le procedure di ricerca e sviluppo in campo farmaceutico e la personalizzazione dei piani terapeutici e dei trattamenti in base alle esigenze del paziente oncologico”, spiega Sebastian Hermelin, cofondatore e responsabile delle partnership di settore per WarOnCancer.

Cloud e digitali imaging per diagnosi precoci e accurate sul cancro al seno

Lo screening del cancro al seno ha normalmente luogo ogni due anni e implica la mammografia sulle donne di una determinata fascia d’età. Una diagnosi oncologica precoce genera una percentuale di sopravvivenza superiore e una riduzione gli effetti collaterali della terapia. Tuttavia, l’efficacia della mammografia si rivela inferiore in caso di tessuto mammario “denso”, con maggiore percentuale di tessuto fibroghiandolare. Ecco perchè, l’Istituto Oncologico Veneto (IOV) sta utilizzando un nuovo sistema di valutazione della densità creato da Volpara, che va oltre i limiti della mammografia tradizionale: la soluzione, basata su cloud, valuta le immagini del tessuto mammario della paziente, determinandone la densità.

“Poiché sia i tessuti mammari densi che le lesioni appaiono bianchi in radiografia, il rilevamento della neoplasia in pazienti con elevata densità risulta più difficile. In più, è dimostrato che le donne con seno più denso presentano maggior rischio di tumore al seno rispetto alle donne con densità inferiore”, spiega Gisella Gennaro, dirigente fisico sanitario presso l’Istituto Oncologico Veneto. “Oggi grazie ad un’elaborazione computerizzata avanzata delle immagini, riusciamo a valutare la densità mammaria in modo automatico e obiettivo, utilizzarla per stimare il rischio di malattia, e offrire protocolli di imaging personalizzati, come ad esempio l’uso degli ultrasuoni, nei casi in cui la densità mammaria rischi altrimenti di ostacolare il rilevamento della neoplasia.”

Il ruolo delle startup

Un recente rapporto di CB Insights mostra che le startup di intelligenza artificiale sanitaria (AI) hanno raccolto 4,3 miliardi di dollari dal 2013, superando tutte le altre industrie. Kolabtree, la piattaforma online che mette in contatto le piccole imprese e le organizzazioni di ricerca con scienziati freelance, ha realizzato un’infografica sulle startup che hanno sviluppato innovativi prodotti AI-assist che stanno migliorando l’assistenza sanitaria, dalla scoperta di farmaci, alla diagnosi al trattamento, alla fornitura di servizi. Molti di questi vengono ora utilizzati nelle case, negli ospedali e nelle cliniche per migliorare la vita delle persone.

Si sente molto sul lavoro delle grandi case farmaceutiche, ma gli importanti contributi che le startup apportano al settore sanitario spesso passano inosservate“, ha commentato Ashmita Das, CEO di Kolabtree. “Alle grandi aziende spesso mancano le capacità di ricerca per sviluppare internamente prodotti basati su AI, motivo per cui molti hanno collaborato con le start-up in questo settore.”

La necessità di razionalità e misure di condotta

L’intelligenza artificiale e la sua applicazione nell’assistenza sanitaria potrebbero essere un grande passo avanti, ma questa relazione deve essere gestita con cura. Affinché l’IA fiorisca davvero, l’IT deve essere revisionato e reso interoperabile e la qualità e la portata dei dati sulla salute deve essere migliorata. La forza lavoro deve essere addestrata sul suo valore e la necessità di accuratezza e le organizzazioni sanitarie devono avere piani robusti per fornire servizi di backup in caso di guasto o di violazione dei sistemi tecnologici.
Il documento Artificial Intelligence in Healthcare commissionato da NHS Digital, ha esaminato le preoccupazioni cliniche, etiche e pratiche relative all’IA nel sistema sanitario e sociale nel Regno Unito. L’Academy of Medical Royal Colleges ha individuato sette raccomandazioni chiave per politici, responsabili delle politiche e fornitori di servizi da seguire.

“I politici e i responsabili delle politiche dovrebbero evitare di pensare che l’IA risolverà tutti i problemi che i sistemi di assistenza sanitaria stanno affrontando in tutto il Regno Unito” figura al primo posto. Secondo l’inchiesta dell’Academy, l’IA probabilmente non sostituirà i medici, anzi “I medici possono e devono essere parte del cambiamento che accompagnerà lo sviluppo e l’uso dell’IA. Ciò richiederà cambiamenti nel comportamento e nell’atteggiamento, inclusi istruzione e carriere. Saranno necessari più dottori esperti in scienza dei dati.”

Altre raccomandazioni chiave: l’AI deve essere sviluppata in modo regolamentato tra medici e scienziati informatici per garantire la sicurezza del paziente; serve una guida chiara su responsabilità e implicazioni legali dell’IA; i dati dovrebbero essere più facilmente disponibili nei settori pubblico e privato per coloro che rispettano gli standard di governance; necessaria è la trasparenza delle società tecnologiche affinché i medici possano essere certi degli strumenti che stanno utilizzando.

“Il tema chiave è la tensione tra il mantra tecnologico, ‘move fast and break things’ e il principio sancito nel giuramento di Ippocrate, ‘first, do no harm’. Questa apparente dicotomia è una questione che deve essere affrontata se vogliamo beneficiare di AI. Che cosa dobbiamo fare per permettere alla scienza di prosperare mantenendo al tempo stesso i pazienti al sicuro?”. Ha dichiarato la professoressa Carrie MacEwen, presidente dell’accademy AoMRC.

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