L’intelligenza artificiale, applicazioni che migliorano la vita dell’uomo

L’intelligenza artificiale è un’occasione unica che consente di ideare ed utilizzare gli strumenti offerti dalla tecnologia innovativa nella pratica clinica.

Attualmente l’intelligenza artificiale è impiegata in maniera molto diffusa. Non c’è settore che non si avvalga di questo potente mezzo, un’importante innovazione, che supporta l’essere umano e ne migliora le prestazioni. In medicina, ad esempio, si stanno mettendo in atto delle sperimentazioni con l’adozione di algoritmi di intelligenza artificiale. Si tratta di software nei quali viene fatta confluire una grande quantità di dati, in grado di individuare con maggior tempestività la presenza di una lesione maligna nell’organismo umano. Un altro campo nel quale l’utilizzo di tal genere di intelligenza appare, sin d’ora, molto promettente, è quello che riguarda i chatbot, ossia la figura di assistenti virtuali che affianchino i pazienti nelle loro esigenze primarie. Prime forme applicative che non riguardano però, quasi mai l’aspetto della gestione sanitaria che, qualora se ne avvantaggiasse potrebbe fruire della grande mole di informazioni che abbiamo a disposizione. La Commissione europea per il periodo 2019-2025 ha infatti, tra le altre priorità, quella di procedere alla creazione di uno spazio europeo dei dati, anche sanitari, con la finalità di avere a disposizione nozioni aggiornate e accessibili ed a favorirne lo scambio tra Paesi. A differenza del resto del Paese, dove la sperimentazione di simili soluzioni è ancora agli inizi, la Romagna si trova in una fase molto avanzata di questo processo rivoluzionario.

URGENZA DI UN CAMBIAMENTO CULTURALE

È necessario dunque adoperarsi per porre in essere un cambiamento culturale che sappia guardare al concepimento di un’azienda sanitaria come un’entità al passo con i tempi, in grado di garantire una buona efficienza operativa, massimizzando l’efficacia della sua azione. Spesso si tende erroneamente a pensare alla sanità esclusivamente come categoria di settore, cioè a medici e chirurghi, che sono sicuramente una parte fondamentale del “sistema”, tuttavia è altrettanto importante non trascurare di considerare la filiera produttiva che, sebbene meno visibile, riveste ugual rilevanza.

L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE IN SANITÀ: PRO E CONTRO

L’applicazione dell’intelligenza artificiale rappresenta, per i suoi risvolti tecnologici o per gli impatti etici e sociali, un tema ampiamente dibattuto tra gli addetti ai lavori, che raggruppa dentro di sé l’insieme delle tecniche software e delle infrastrutture informatiche, la cui interazione permette di portare a termine compiti con prestazioni paragonabili, spesso anche superiori, all’esperienza dell’intelligenza umana, un impiego che investe settori sempre più ambiziosi, a volte meno visibili, per questo di difficile individuazione. Una presenza importante quella dell’AI (artificial intelligence), in tutto il percorso sanitario del paziente, partendo dal monitoraggio della salute individuale mediante dispositivi indossabili e app personalizzate per la prevenzione, sino all’uso di strumentazioni opportunamente calibrate su specifici eventi in riferimento ad anomalie del quadro fisiologico e alle applicazioni che fanno uso di veri e propri assistenti virtuali, un valido supporto nelle diagnosi; così come i software, efficaci nello svolgimento delle analisi di laboratorio o nella diagnostica per immagini. Recentemente si stanno inoltre sviluppando sistemi di chirurgia robotica capaci di essere un importante “spalla” per chirurghi ed infermieri nel corso degli interventi, mediante l’esecuzione di accurate verifiche di database di casi simili correlati a quelli di esiti già raggiunti. Tra i principali modi di applicazione dell’AI, vi è quello dei wearable, cioè di tutte le strumentazioni che possono essere indossate dai pazienti, finalizzate alla prevenzione di cadute, di attacchi cardiaci e nelle tecniche di monitoraggio a distanza dei vari parametri ovvero predisposte alla verifica del post chirurgico. Ancora più sorprendenti sono altresi tutte quelle applicazioni adottate, con successo, nella diagnostica per immagini che rendono possibile effettuare, ad esempio, diagnosi di patologie polmonari con una semplice radiografia, acquisizione di immagini e successiva ricostruzione ed in quella di covid 19 o di screening dermatologica, circostanze in cui si sfrutta la grande maturità delle tecnologie di AI connesse al riconoscimento delle immagini. Della medesima rilevanza è l’impiego che l’intelligenza artificiale ricopre nel settore della medicina di laboratorio con l’introduzione di algoritmi, che permetteno il riconoscimento di patogeni e rendere più rapido il sequenziamento genetico, contrariamente alla digital pathology che, al pari dell’imaging, può utilmente servirsi dei progressi di riconoscimento delle immagini. L’intelligenza artificiale gioca altresi un ruolo fondamentale riguardo al monitoraggio fisiologico, come quello dell’aderenza alle terapie, ad esempio, tramite analisi dei movimenti oculari in neurologia, piuttosto che nella scansione della retina per il controllo della sclerosi multipla, o ancora in quello della retinopatia diabetica e nella prevenzione di stati di alterazione fisiologica ancor prima dell’insorgenza dei sintomi. Wearable e virtual assistant sono “metodologie” che continuano a dare un fondamentale contributo al cosiddetto mondo reale contrapposto al mondo controllato dove si svolgono i trial clinici, in particolare, nella selezione dei pazienti da osservare negli studi, per testare l’efficacia di nuovi principi attivi, mediante l’estrapolazione di una grande quantità di dati genomici e di esami, al fine di simulare l’effetto dei farmaci. Ciò costituisce un forte impulso per la medicina di precisione. A trarne enormi vantaggi sarebbe anche la farmacovigilanza, poiché tutti i dati attualmente analizzati manualmente verrebbero in tal maniera automatizzati, rendendo altresi possibile, infine, il processo di riduzione dell’eterogeneità delle popolazioni soggette ad investigazione clinica.

UTILE ANCHE NELLE ANALISI DI REAL WORLD EVIDENTE

L’assistenza virtuale, a medici e pazienti, rappresenta uno dei settori che potrebbero avere un notevole impatto nell’impiego dell’intelligenza artificiale. In relazione ai primi, svolgendo compiti noiosi e ripetitivi per consentire agli operatori sanitari di concentrarsi su operazioni a più elevato valore aggiunto, permettendo ai pazienti di ricevere risposte adeguate da chatbot, software che simula ed elabora le conversazioni umane, permettendo agli utenti di interagire con i dispositivi digitali come se stessero comunicando con una persona reale, meccanismi così sofisticati, da far essere in grado di comprendere meglio alcuni sintomi dalle domande ricevute, attivando un sistema di allerta per particolari patologie con un’indiscutibile semplificazione dei procedimenti amministrativi. Anche nel settore healthcare si registra un significativo incremento delle app personalizzate, capaci di fornire consigli di comportamento e ad offrire la possibilità di attivare un monitoraggio personalizzato da parte di infermieri virtuali, migliorando in modo sostanziale l’assistenza dei pazienti critici o cronici che richiedono un’ assistenza più accurata. Ultimo esempio, non meno importante è quello della robotica, collaborativa e chirurgica. La prima contribuisce a ridurre il carico di lavoro per gli operatori ospedalieri nello svolgimento delle loro attività, con una diminuzione dei costi stimata al 30% dell’intera forza lavoro. Per quel che concerne poi l’ambito chirurgico è, invece, molto promettente la possibilità di utilizzare una serie di dati e di procedure chirurgiche finalizzata allo sviluppo di nuove tecniche che ridurrebbero in larga misura il rischio di errori umani.

ALTRI APPROCCI

La normativa che disciplina il settore, MDR 745/2017, specifica il ruolo come dispositivi medici dei software e degli algoritmi che, qualora abbiano uno scopo “curativo” o di prevenzione, ricadono nell’ambito di applicazione della direttiva sopra menzionata.

IL CONTRIBUTO DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE NELL’INDIVIDUAZIONE DELLA MORFOLOGIA DI OMICRON

Il giorno successivo all’individuazione del ceppo di omicron, un professore della University of British Columbia Sriram Subramaniam, individuata una sequenza di genomi, ha analizzato la struttura 3D delle proteine per comprenderne meglio il funzionamento, tracciando la mappatura delle proteine spike tipiche del coronavirus. Il nuovo modello predittivo, cioè di tutte quelle tecniche in grado di individuare schemi e andamenti ricorrenti nei dati, basato sull’intelligenza artificiale è uno strumento prezioso, attraverso il quale si riescono ad individuare i virus sospetti, quelli cioè con maggiori probabilità di scatenare zoonosi, ossia malattie che possono essere trasmesse, direttamente o indirettamente, tra gli animali e l’uomo. Sappiamo che Sars-Cov-2 non è il primo e non sarà l’ultimo caso di “ricaduta”. Di virus pronti a scoppiare ce ne sono diversi, ma tra questi, non tutti potrebbero scatenare una pandemia, nel dubbio sarebbe però auspicabile poterli bloccare tutti prima che abbiano il sopravvento in maniera incontrollata. Soltanto una piccola parte degli oltre 1,67 milioni di virus animali è capace di infettare gli esseri umani e scoprire quali siano, è un’operazione complessa, umanamente quasi impossibile. Un’impresa che solo l’intelligenza artificiale può riuscire a realizzare, grazie al processo di apprendimento automatico, con la messa appunta di un software in grado di imparare a riconoscere i virus con maggiori probabilità, di fare il salto di specie e provocare zoonosi. La nuova tecnologia potrebbe dettare le priorità ai sistemi di sorveglianza epidemiologica, segnalando quali sono i microrganismi da tenere maggiormente sotto controllo. Il cosiddetto modello predittivo trova la sua ragion d’essere nella composizione del genoma virale, in quanto si è appurato che è lì che si annidano le probabilità dei virus animali di infettare l’uomo. Con l’obiettivo di dar seguito a questo meccanismo, i ricercatori dell’Università di Glasgow hanno realizzato un dataset di 861 specie di virus di 36 famiglie. Successivamente hanno costruito modelli di apprendimento automatico in grado di assegnare una probabilità di infezione umana legata alla tassonomia dei virus o alla parentela con virus responsabili di zoonosi già conosciuti. Il nuovo modello di apprendimento automatico messo a punto all’Università di Glasgow, è potenzialmente capace di identificare i virus responsabili delle ricadute, utilizzando il genoma virale. Il sistema computazionale può riconoscere i virus animali che potrebbero infettare l’uomo. È tuttavia importante precisare che non tutti i virus che fanno il salto di specie scatenano una pandemia. L’andamento di una zoonosi è strettamente correlata ad una serie di fattori tra cui la contagiosità del virus negli esseri umani. I risultati in nostro possesso, dimostrano inconfutabilmente che il potenziale zoonotico dei virus può essere tratto dalla loro sequenza genomica, l’unica informazione che è possibile ottenere sui virus appena scoperti.