Intelligenza Artificiale: un flash sulle più recenti applicazioni in medicina

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L’Intelligenza Artificiale è la disciplina che permette di progettare sistemi informatici e reti neurali in grado di conferire a un computer livelli di prestazione e di progressivo apprendimento vicini a quelli dell’intelligenza umana ma per certi versi molto più veloci, economici ed efficaci. Tra i diversi ambiti di applicazione quello che ci interessa è il settore della medicina diagnostica e preventiva, un ambito che da sempre lavora a fianco di specializzazioni come la ginecologia e ostetricia.

L’Intelligenza Artificiale applicata al settore sanitario si è da subito rivelata essenziale soprattutto nella gestione dei dati: è infatti attraverso la raccolta, la gestione e l’interpretazione di grossi volumi di dati clinici e strumentali, quali i risultati di laboratorio e i referti diagnostici, i report sulle patologie dei pazienti e la loro storia medica, i dati biometrici,  l’anamnesi familiare, gli esami genetici ecc, che i sistemi informatici riescono a elaborare tutte le informazioni relative alla salute di un paziente, in modo da potenziare i medici nella diagnosi precoce e nella cura personalizzata di importanti patologie come:

  • i tumori
  • il diabete
  • l’insufficienza cardiaca
  • le reazioni avverse ad alcuni farmaci

Tutta questa mole di dati, i big data, troppo vasta per essere gestita dalla mente umana, viene dall’AI aggregata ed elaborata attraverso algoritmi appositi per formulare diagnosi in tempi brevi, migliorare la capacità predittiva sull’evoluzione di determinate patologie e aiutare il medico a scegliere terapie più mirate al singolo caso.

I progetti ad oggi più conosciuti che vanno in questa direzione sono quelli americani di Ibm, Intel e della Stanford University.

Ibm ad esempio con il suo progetto Watson già attivo negli ospedali, lavora sui dati delle cartelle cliniche normalmente raccolti durante le visite e interviene sulle diagnosi di insufficienza cardiaca, riuscendo ormai ad anticiparle di due anni rispetto ai metodi tradizionali. Ha inoltre sviluppato un programma specifico per oncologi, il Watson for Oncology (lavoro contemporaneo a quello della startup Enlitic di San Francisco), in grado di fornire personalizzazioni per il percorso di cura del paziente ammalato di tumore.

Intel invece lavora sul cancro al polmone con un programma capace di leggere e interpretare radiografie e altri dati medici per anticipare diagnosi e monitorare l’evoluzione del tumore.

Anche Medical Sieve lavora sulla diagnostica per immagini ed è già in grado di analizzare le radiografie per identificare problemi con velocità e precisione, senza la supervisione umana, almeno nei casi di routine.

Sulla previsione dei possibili effetti collaterali dei farmaci (traendo dati dalla loro struttura chimica) lavora invece uno studio dell’università di Stanford pubblicato dalla rivista ACS Central Science, mentre Apple pare stia studiando dei sensori per il diabete in grado di monitorare il livello di glucosio senza pungere la pelle.

Per quel che riguarda AI in ginecologia e ostetricia c’è la case history della Finlandia (con CleverHealth Network, nel distretto ospedaliero di Helsinki e Uusimaa) un progetto il cui obiettivo è quello di migliorare il trattamento e il monitoraggio del diabete gestazionale, attraverso un’app sviluppata per misurare in tempo reale i livelli di glucosio nel sangue della madre, l’attività fisica, l’alimentazione, il polso e il peso giornaliero in gravidanza. Il risultato è quello di incentivare con un’esperienza positiva per l’utente lo stile di vita più benefico per il livello di glucosio, in linea con il suo profilo di rischio, in modo da ridurre le possibilità che le madri sviluppino il diabete di tipo 2 e diminuire i rischi per la salute del bambino. L’app può inoltre elaborare previsioni sulla salute futura della madre e del bambino.

Infine, anche in Google stanno lavorando nelle tre divisioni focalizzate sul settore sanitario, Verily, DeepMind e Calico, applicando l’Intelligenza Artificiale al rilevamento delle malattie nel mondo, per fornire dati strutturati agli enti governativi o anche alle assicurazioni, attraverso la creazione di nuovi mezzi di gestione di dati.

L’Intelligenza Artificiale può essere uno strumento prezioso per la prevenzione e la salute dell’intera popolazione: con l’implementazione delle analisi predittive sulle diverse categorie di pazienti, i sistemi sanitari potranno predisporre azioni preventive, diminuire i rischi per la salute e risparmiare importanti risorse impegnate nelle cure. Con l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale si stima che sarà possibile migliorare le entrate nel settore sanitario del 30-40% e, allo stesso tempo, ridurre i costi delle cure fino al 50%.

Va da sé che l’Intelligenza Artificiale per quanto adattiva e – entro certi limiti – capace di apprendere, rimane un avanzatissimo strumento tecnologico a supporto del medico, ossia di quella “componente umana” della medicina, il cui apporto in termini di competenze metodologiche e flessibilità nell’interpretazione della realtà che ha davanti, quindi in termini  di ragionamento clinico, giudizio, empatia e visione d’insieme, rimane ad oggi unico e insostituibile: la sfida del futuro prossimo per noi medici sarà dunque quella di saperci avvalere delle nuove opportunità offerte da queste tecnologie con una certa lungimiranza e buon senso, per potenziare la nostra attività quotidiana e applicare in modo più mirato le nostre conoscenze nella cura e salvaguardia del benessere dei nostri pazienti.