L’avanzamento delle tecnologie dell’intelligenza artificiale, IA, con un’attenzione particolare alle tecniche di machine learning e deep learning, sta rivoluzionando numerosi ambiti della medicina. Da assistenti virtuali che forniscono informazioni sanitarie a pazienti e cittadini, a strumenti diagnostici, l’IA sta trasformando il settore sanitario in una direzione totalmente nuova. Tuttavia, mentre i risultati finora ottenuti sembrano promettenti, è fondamentale esaminare attentamente le sfide conseguenti all’integrazione dell’intelligenza artificiale con la medicina e come una corretta pianificazione delle azioni di screening possano garantire una migliore collaborazione tra questi due ambiti.
Com’è stata integrata l’intelligenza artificiale nell’ambito sanitario
L’intelligenza artificiale è la capacità di una macchina di emulare alcune delle funzioni intellettuali umane, come il ragionamento e l’apprendimento mediante l’elaborazione dei dati secondo precise istruzioni, ovvero gli algoritmi. L’evoluzione dei software di intelligenza artificiale ha portato a un passaggio dal semplice comportamento predefinito all’apprendimento continuo attraverso il machine learning.
Il vantaggio di integrare l’intelligenza artificiale nel campo medico risiede nella rapida gestione dei dati, non solo strutturati, come quelli presenti nei database clinici, ma anche di quelli, in rapido aumento, non strutturati come testi, immagini e suoni. L’IA è utilizzata per estrarre significato da questa vasta quantità di informazioni, rivelando relazioni nascoste tra i dati e le patologie. Ciò si traduce in un miglioramento delle diagnosi, delle previsioni e delle decisioni terapeutiche. L’intelligenza artificiale, quindi, può fornire una valida assistenza ai medici. Queste tecnologie, basate su linee guida, evidenze scientifiche e dati storici, possono suggerire le opzioni terapeutiche ottimali per un determinato paziente. Questo contribuisce a ottimizzare il processo decisionale medico, garantendo trattamenti personalizzati e basati su dati concreti.
In quali campi medici è applicata?
I progressi più significativi si sono verificati nell’ambito diagnostico. L’analisi di immagini mediche, come radiografie e TAC, utilizzando algoritmi di deep learning ha dimostrato un’alta affidabilità nella rilevazione di patologie oncologiche, cardiovascolari e respiratorie. Questi sistemi stanno diventando essenziali per accelerare il processo di diagnosi e garantire trattamenti tempestivi ed efficaci.
Un’altra area di grande interesse è la predizione delle patologie. Attraverso l’analisi dei dati clinici e dei fattori di rischio, l’IA può individuare potenziali patologie prima che si manifestino. Ad esempio, l’analisi degli elettrocardiogrammi e dei dati storici può consentire la previsione di patologie cardiovascolari con notevole anticipo.
I punti critici di questi strumenti
Per quanto sia super sviluppata, si tratta comunque di una tecnologia che necessita miglioramenti e nonostante le potenzialità, esistono anche rischi da considerare. Uno dei principali è l’assenza di valide prove scientifiche per alcuni strumenti che non sono stati sufficientemente testati.
È necessario condurre più studi clinici rigorosi che coinvolgano centri e ospedali, che possano valutare gli effetti in maniera randomizzata su un adeguato campione rappresentativo della popolazione presa in esame, per dimostrare l’efficacia e la sicurezza di queste soluzioni. Un modo per farlo è l’attività di screening.
Lo screening come attività per integrare IA e operato umano
Il punto critico di questi nuovi strumenti si basa quindi proprio sui dati da elaborare. Possederne un quantitativo maggiore e basato su un campionamento rappresentativo potrebbe dare il contributo nel migliorare il funzionamento del machine learning. Da sempre le campagne di screening e prevenzione sono una delle modalità di raccolta dati che consente non solo di individuare patologie, e agire in tempo, ma anche di fornire informazioni sui differenti casi clinici, sempre nel rispetto della privacy del paziente. Lo screening, quindi, potrebbe rappresentare un elemento prezioso per l’applicazione dell’intelligenza artificiale nell’ambito sanitario.
Se la difficoltà è data dalla raccolta di informazioni basate su un campione poco rappresentativo, che probabilmente non tiene conto di tante piccole comunità lontane dai centri ospedalieri, la mobilità dei veicoli speciali può rappresentare una risorsa che garantirebbe un’azione di rilevamento dei dati in ogni parte del Paese. I dati da far elaborare all’intelligenza artificiale, raccolti mediante attività di screening e prevenzione a bordo degli ambulatori mobili, potrebbero essere d’aiuto nel tracciare tendenze e modelli, da studiare e elaborare. La raccolta dei dati sulla salute inoltre può aiutare ogni cittadino a monitorare il proprio stato di salute e a prendere decisioni informate riguardo allo stile di vita personale.
Ora più che mai è necessario porre l’attenzione su quanto sia fondamentale attivare operazioni di screening che consentano di individuare in tempo patologie non solo da trattare nell’immediato, ma anche per la loro previsione a lungo termine. Le campagne di screening itineranti potrebbero essere l’anello di congiunzione tra l’obiettivo principale dell’ambito sanitario, che mira al benessere dei pazienti, e la risoluzione dei punti critici dell’intelligenza artificiale, che non dispone al momento di dati sufficientemente testati e rappresentativi.