La salute è uno degli ambiti strategici individuati dall’AI Continent dell’Europa. Tra opportunità concrete, collaborazione uomo-macchina e le raccomandazioni dell’Organizzazione Mondiale della Sanità, l’AI ridisegna il presente della medicina.
C’è anche la sanità tra i cinque campi strategici individuati nell’AI Continent, il piano d’azione predisposto dalla Commissione europea per fare del vecchio continente un protagonista globale nell’applicazione dell’intelligenza artificiale.
La sfida in campo sanitario si presenta complessa e rientra nel generale processo di digitalizzazione a cui l’Europa da diversi anni guarda con crescente interesse. Lo dimostrano le politiche di sviluppo del Fasciolo sanitario digitale, che prevede che entro il 2030 tutti i cittadini debbano accedere ai propri dati sanitari in digitale sfruttando piattaforme interoperabili, sicure e aggiornate o i programmi di potenziamento della telemedicina. Ma in cosa l’AI sta già trasformando il settore della sanità?
Il futuro è presente: l’utilizzo dell’AI nella medicina
Il report “AI In Healthcare Market” valuta il mercato globale dell’IA nella sanità in 17,6 miliardi di euro nel 2023 e prevede la sua crescita del 38,5% dal 2024 al 2030. Tuttavia, uno degli errori principali da evitare quando parliamo dell’applicazione dell’AI in campo medico è pensare alle frontiere e alle prospettive, sottovalutando quanto già oggi succede nei processi di cura.
Questo avviene perché, secondo Andrea Laghi, professore ordinario di Radiologia e Direttore di Diagnostica per immagini all’Humanitas University, in ambito sanitario ci troviamo di fronte a “un’AI visibile e a una invisibile. In radiologia, per esempio, abbiamo sistemi di AI integrati nelle nostre macchine e che consentono un miglioramento netto della qualità delle immagini, garantendo il raggiungimento degli obiettivi fondamentali di standardizzazione e riproducibilità degli esami”.
Un esempio dai riflessi pratici notevoli. Pensiamo innanzitutto ai tempi di lunghezza di un esame che comporta sempre un notevole stress per il paziente. “Dieci anni fa una risonanza durava 20-30 minuti, oggi ne dura 10”, ci dice il Professor Laghi. “Questo avviene grazie ad algoritmi basati su enormi set di dati che supportano il processo e che, sebbene non da tutti adottati, sono integrati nei nostri protocolli”.
L’AI visibile è invece quella che supporta le decisioni del medico. Infatti, come spiega sempre il Prof. Laghi, “sul mercato ci sono prodotti basati sul riconoscimento delle immagini che individuano agevolmente le fratture, con performance superiore al singolo radiologo medio”.
Le specializzazioni mediche più impattate dall’AI
Altri campi medico-scientifici in cui l’intelligenza artificiale ha già da tempo iniziato ad ottenere importanti risultati è quello dell’anatomia patologica, con algoritmi che supportano lo studio dei vetrini e delle cellule in campi delicati come quello oncologico. Molto interessata dall’utilizzo dei modelli di AI è anche la dermatologia, con lo studio, per esempio, dei nei o delle lesioni cutanee e l’oftalmologia. Un campo di vastissima applicazione dell’AI è poi la cardiologia, dove gli algoritmi ottimizzano l’elaborazione dei dati che arrivano dall’imaging cardiaco, delle ECG e dai vari screening. Qui l’uso dei modelli può essere determinante nel campo delle analisi predittive che possono presagire gli eventi e quindi letteralmente salvare le vite.
Gli altri campi della sanità impattati dall’AI
L’intelligenza artificiale già oggi è entrata in sala operatoria. Gli algoritmi applicati alla robotica di precisione stanno rivoluzionando la chirurgia. L’elaborazione istantanea dei dati è messa al servizio dei robot e dei sistemi di sensoristica avanzata che forniscono un supporto preziosissimo ai team chirurgici, grazie all’utilizzo di informazioni in tempo reale e all’analisi dei dati dei pazienti. Questo consente anche la predisposizione di piani di recupero personalizzati e ottimizzati sui dati del singolo paziente, con notevoli benefici sull’esito complessivo degli interventi.
Uscendo dai centri diagnostici, dalle corsie e dalle sale operatorie, l’AI sta trasformando anche l’assistenza domiciliare e la telemedicina e le attività amministrative nel settore sanitario, come la pianificazione delle attività degli operatori sanitari, la gestione burocratica delle strutture ospedaliere, il monitoraggio della qualità del servizio.
Possiamo quindi fare a meno dei medici?
Nel rapporto tra intelligenza artificiale e sanità la parola d’ordine è collaborazione. “L’AI non sostituisce i medici ma li affianca. La supervisione umana è ancora indispensabile”, rileva Andrea Laghi. “Gli algoritmi già oggi – continua Laghi – rappresentano un valido ausilio al lavoro dei medici che vengono supportati nelle decisioni dagli output delle macchine, le quali aiutano il lavoro dei professionisti, consentendo analisi ed esami efficaci su cui basare diagnosi perciò più accurate”. Per questo è indispensabile che la classe medica accresca la propria cultura digitale, familiarizzando con gli strumenti di intelligenza artificiale per raggiungere i benefici attesi.
Eppure, un nuovo pericolo rischia di inquinare il rapporto tra medico e macchina. “È quello del cosiddetto automation bias, ovvero la tendenza, diffusa soprattutto tra i medici più giovani, a credere in maniera acritica alle indicazioni dell’AI. L’esperienza del medico offre un riparo a questo pericolo, in agguato invece tra i meno esperti. Ecco perché l’AI non può prescindere da quella formazione profonda necessaria a migliorare la performance complessiva del processo medico”.
AI e sanità: le raccomandazioni dell’OMS
L’avvento dell’AI in campo sanitario ha pertanto aperto diversi temi dal punto di vista etico, giuridico e anche scientifico. Non a caso, l’OMS negli ultimi anni è più volte intervenuta per far luce sul rapporto tra sanità e innovazione digitale. In particolare, l’Organizzazione ha stabilito sei pilastri essenziali per guidare lo sviluppo e l’uso dell’IA. Tra questi figurano l’indicazione agli operatori a mantenere il controllo delle decisioni, a promuovere sistemi che rispettino standard rigorosi di sicurezza e di protezione dei dati, a far sì che le decisioni prese dall’IA siano comprensibili e documentate, a rendere chiara la responsabilità giuridica ed etica in caso di errore, a evitare che i sistemi di AI siano progettati sulla base di pregiudizi discriminatori e a promuovere tecnologie ecologicamente sostenibili.
