“Curarsi con l’Intelligenza Artificiale” di Daniele Caligiore

Ing. Daniele Caligiore, Lei è autore del libro Curarsi con l’Intelligenza Artificiale, edito dal Mulino: quali applicazioni trova, in medicina, l’Intelligenza Artificiale?
Curarsi con l'Intelligenza Artificiale, Daniele CaligioreL’Intelligenza Artificiale (IA) è già usata da diversi anni in medicina, contribuendo significativamente a migliorare la diagnosi, il trattamento e la gestione delle malattie. L’IA è utilizzata per analizzare e interpretare radiografie, tomografie computerizzate e risonanze magnetiche. Gli algoritmi di IA possono individuare sottili anomalie e segni precoci di malattie con grande precisione e velocità, consentendo diagnosi più tempestive e accurate.

L’IA supporta i sistemi robotici chirurgici, migliorando la precisione e la sicurezza delle procedure. Ad esempio, il sistema Da Vinci consente ai chirurghi di eseguire movimenti estremamente precisi e stabili, riducendo gli effetti del tremore umano e migliorando l’outcome delle operazioni.

Inoltre l’IA può essere integrata nelle piattaforme di telemedicina per monitorare a distanza le condizioni di salute dei pazienti, attività particolarmente utile per la gestione di malattie croniche come il diabete e le patologie cardiovascolari. La telemedicina facilita la condivisione delle informazioni diagnostiche e il monitoraggio continuo dei parametri vitali, migliorando l’accesso alle cure e la gestione delle malattie.

In ambito riabilitativo, l’IA può essere utilizzata nei dispositivi robotici indossabili, come gli esoscheletri, per assistere i pazienti nelle attività quotidiane e nelle terapie. Questi dispositivi possono migliorare la mobilità, ridurre la fatica muscolare e supportare il recupero delle capacità motorie. Gli esoscheletri possono anche adattarsi ai movimenti specifici dei pazienti, grazie agli algoritmi di IA.

Nonostante queste applicazioni possano sembrare futuristiche, il vero impatto dell’IA in campo medico sarà guidato dall’IA che apprende (machine learning) e dalle simulazioni al computer attraverso gemelli digitali che simulano il funzionamento dei pazienti reali.

In che modo l’IA è destinata a rivoluzionare diagnosi, trattamento e prevenzione delle malattie?
Come dicevo sarà l’IA che apprende a rivoluzionare la diagnosi, identificare fattori di rischio e fornire consigli personalizzati sulla cura della salute. Attraverso un approccio interdisciplinare, l’IA che apprende permette di analizzare grandi moli di dati eterogenei, ottenendo informazioni utili per sviluppare cure su misura per ciascun paziente (medicina personalizzata). Inoltre i gemelli digitali dei pazienti, creati con dati clinici, genetici, ambientali e legati allo stile di vita, aiuteranno i medici a pianificare e selezionare i trattamenti migliori, simulandone l’efficacia al computer prima di somministrarli al paziente reale.

Migliorando la diagnosi precoce, personalizzando i trattamenti e potenziando la prevenzione delle malattie, l’IA offre dunque nuove opportunità per migliorare la salute e il benessere delle persone.

Facciamo alcuni esempi.

L’IA può analizzare enormi quantità di dati per identificare nuovi indicatori di malattie, rendendo possibile una diagnosi precoce. Ad esempio, nel caso dell’Alzheimer, i modelli di machine learning possono analizzare dati non invasivi come test neuropsicologici, informazioni sociodemografiche e biomarcatori del sangue per prevedere l’insorgenza della malattia con grande accuratezza, molto prima che i sintomi si manifestino chiaramente. Questo permette interventi tempestivi e una migliore gestione della malattia.

Per quanto riguarda il trattamento, l’IA permette di testare nuove terapie adattate alle caratteristiche genetiche e cliniche di ogni paziente. Nell’analisi di dati genomici, ad esempio, può identificare pattern e mutazioni genetiche specifiche associate a diversi tipi di cancro al seno, suggerendo terapie personalizzate con una maggiore probabilità di successo e minori effetti collaterali. Inoltre, l’IA può accelerare la scoperta di nuovi farmaci analizzando grandi database di composti chimici e prevedendo quali combinazioni potrebbero essere efficaci per trattare specifiche malattie. Ciò riduce il tempo e i costi dei trial clinici, rendendo più rapido ed efficiente lo sviluppo di nuovi farmaci. L’IA consente anche la creazione di gemelli digitali, modelli computerizzati che simulano il funzionamento di alcune parti di un paziente reale. Questi modelli permettono di testare l’efficacia di diverse terapie senza rischi e costi associati ai test su persone reali.

Nell’ambito della prevenzione, l’IA può analizzare dati genomici per identificare predisposizioni genetiche a specifiche malattie, consentendo la creazione di piani di prevenzione personalizzati. Ad esempio, analizzando le varianti genetiche di una persona, si può valutare il rischio di sviluppare malattie cardiache o diabete di tipo 2, permettendo di adottare misure preventive mirate. Dispositivi indossabili come smartwatch e fitness tracker raccolgono dati in tempo reale sullo stato di salute della persona. Con l’aiuto dell’IA, questi dispositivi possono monitorare costantemente parametri vitali, rilevando anomalie e segnalando tempestivamente possibili problemi.

Quali problemi solleva l’utilizzo dell’IA nella medicina?
L’utilizzo dell’IA in medicina presenta una serie di problematiche complesse e interconnesse. In primo luogo, ci sono questioni etiche rilevanti legate all’uso dei dati sanitari. L’IA necessita di grandi quantità di dati per funzionare efficacemente, ma questo comporta il rischio di un utilizzo non etico dei dati sanitari dei pazienti, compromettendo la loro privacy. È cruciale che l’accesso e l’uso di questi dati siano trasparenti.

Offerta
Curarsi con l'intelligenza artificiale
  • Caligiore, Daniele (Autore)

Un altro problema significativo riguarda gli errori negli algoritmi. Sebbene l’IA possa elaborare e analizzare grandi volumi di dati in modo efficiente, non è infallibile. Gli errori negli algoritmi possono avere conseguenze gravi sulla salute dei pazienti, mettendo in luce l’importanza della spiegabilità (explainability) dell’IA. In ambito medico, è fondamentale comprendere come l’IA prende decisioni per garantire la fiducia e l’affidabilità del sistema. Gli algoritmi “scatola nera” (black box), sono particolarmente problematici poiché rendono difficile comprendere le basi delle decisioni prese dall’IA, creando incertezza e potenziali rischi per i pazienti.

La questione della responsabilità legale è altrettanto complessa. Quando un operatore sanitario utilizza l’IA per prendere decisioni mediche, diventa cruciale determinare chi è responsabile degli effetti di tali decisioni. La responsabilità può ricadere sull’operatore sanitario, sul produttore dell’IA, sul creatore dell’algoritmo o sull’IA stessa. Tuttavia, attribuire la responsabilità a un’entità autonoma come l’IA pone problematiche significative, poiché l’IA non ha una personalità giuridica. Questo richiede un quadro legale chiaro che consideri tutte le parti coinvolte nella creazione e nell’uso del dispositivo medico per garantire una valutazione accurata delle responsabilità.

Inoltre, l’introduzione dell’IA in medicina ha un impatto economico e sociale considerevole. L’automazione può portare alla perdita di posti di lavoro, specialmente per le mansioni più ripetitive, richiedendo ai lavoratori di adattarsi e acquisire nuove competenze. È fondamentale garantire un accesso equo alle tecnologie IA, adattandole alle risorse disponibili e alle competenze dei professionisti sanitari. Questo approccio non solo mitiga il rischio di disoccupazione ma promuove anche l’inclusività e l’equità nell’adozione delle nuove tecnologie.

La formazione adeguata del personale sanitario è un altro aspetto cruciale. Per utilizzare l’IA in modo efficace e sicuro, il personale sanitario deve essere adeguatamente formato. Questo richiede investimenti in programmi di formazione continua e aggiornamento delle competenze per garantire che i professionisti siano pronti ad affrontare le sfide poste dalle nuove tecnologie.

L’utilizzo dell’IA in medicina presenta sfide significative che richiedono un approccio multidisciplinare e una regolamentazione attenta per mitigare i rischi e massimizzare i benefici. Un quadro giuridico chiaro, trasparenza, e un approccio inclusivo sono essenziali per affrontare queste sfide e garantire un utilizzo responsabile dell’IA in campo medico.

Quali prospettive, a Suo avviso, per la medicina del futuro?
La medicina del futuro si presenta come un campo in costante evoluzione, in cui l’intelligenza artificiale sta assumendo un ruolo sempre più centrale. Guardando avanti, ci aspettiamo che la pratica medica diventi sempre più personalizzata e sistemica. Ciò significa che non solo considereremo le caratteristiche genetiche di ogni individuo, ma anche il suo stile di vita e l’ambiente in cui vive. Questo approccio olistico ci permetterà di comprendere meglio come diversi fattori interagiscono per influenzare la salute e, di conseguenza, di sviluppare terapie più mirate ed efficaci.

Un’altra caratteristica della medicina del futuro sarà la ricerca interdisciplinare. L’IA favorirà la collaborazione tra esperti di diverse discipline, come medicina, biologia, informatica, ingegneria e scienze sociali, consentendo così lo sviluppo di nuove soluzioni e approcci nella ricerca medica. Grazie all’IA, saremo in grado di analizzare grandi quantità di dati eterogenei in modo più efficiente, scoprendo relazioni nascoste tra, ad esempio, la genetica e lo stile di vita, e migliorando la nostra comprensione delle malattie.

L’IA ci permetterà di studiare le malattie attraverso la simulazione e l’analisi di dati clinici e genomici, accelerando così la ricerca e riducendo il numero di test sugli animali. Questo ci consentirà di ottenere risultati più precisi, riducendo al contempo il coinvolgimento degli animali.

Tuttavia, per garantire che la medicina del futuro sia veramente inclusiva ed eticamente responsabile, è imprescindibile garantire che l’accesso all’IA medica sia aperto a tutte le persone, indipendentemente dalla loro situazione finanziaria o dal loro status sociale. Allo stesso tempo, dobbiamo affrontare le sfide etiche associate all’IA, inclusi i pregiudizi nei dati usati per addestrare gli algoritmi, che possono influenzare le decisioni e i risultati dell’IA. Inoltre, ripeto, sarà essenziale fornire una formazione adeguata agli operatori sanitari sull’utilizzo consapevole delle nuove tecnologie legate all’IA.

Daniele Caligiore è primo ricercatore all’Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione (ISTC) del CNR, dove si occupa di intelligenza artificiale e neuroscienze. È direttore e cofondatore della Advanced School in AI e tra i soci fondatori dello spin-off CNR AI2Life, start-up innovativa dedita a soluzioni di intelligenza artificiale per sviluppo sociale e benessere delle persone. Ha pubblicato per il Mulino i volumi IA istruzioni per l’uso e Curarsi con l’Intelligenza Artificiale.

ISCRIVITI ALLA NEWSLETTER
Non perderti le novità!
Mi iscrivo
Niente spam, promesso! Potrai comunque cancellarti in qualsiasi momento.
close-link