1. Introduzione
Negli ultimi anni l’Intelligenza Artificiale (IA) ha rivoluzionato molteplici settori, e la medicina non è da meno. Con algoritmi avanzati e capacità di apprendimento automatico, l’IA sta trasformando il modo in cui vengono diagnosticate, trattate e gestite le malattie. In questo articolo esamineremo le applicazioni dell’IA in medicina, i vantaggi e le sfide associate e daremo uno sguardo a due tecnologie particolari che hanno rivoluzionato il mondo della medicina.
2. Applicazioni dell'Intelligenza Artificiale in medicina
Sicuramente, l’Intelligenza Artificiale trova un ampio uso in campi come quello medico, ma vediamo insieme le principali applicazioni. Il primo campo a cui si pensa intuitivamente è quello diagnostico. Infatti, usando le tecniche di Deep Learning e Machine Learning, è possibile addestrare le macchine con immagini o analisi mediche reali in modo che essa, al termine del processo di allenamento, sappia riconoscere le patologie che è chiamata a fronteggiare con un alto grado affidabilità.
Sicuramente l’Intelligenza Artificiale trova un ampio uso in campi come quello medico, ma vediamo insieme le principali applicazioni. Il primo campo a cui si pensa intuitivamente è quello diagnostico. Infatti, usando le tecniche di Deep Learning e Machine Learning, è possibile addestrare le macchine con immagini o analisi mediche reali in modo che essa, al termine del processo di allenamento, sappia riconoscere le patologie che è chiamata a fronteggiare con un alto grado di affidabilità.
Correlata a questo primo campo, troviamo l’altra area riguardante i sistemi di predizione, che possono identificare le patologie ancora prima che si presentino. Ad esempio, facendo analizzare gli elettrocardiogrammi e la storia clinica del paziente a una IA, essa sarà in grado di predire se il soggetto sia o meno a rischio di sviluppare patologie cardiovascolari o se c’è il rischio della comparsa di un tumore entro 6 anni. L’intervento umano rimane comunque importante, anche se esistono sistemi di Intelligenza Artificiale a supporto dei medici, che li possono aiutare a decidere come trattare le patologie. Questo l’IA riesce a farlo poichè ha a disposizione un grande database che comprende pubblicazioni scientifiche, studi su come altri soggetti hanno reagito a quella terapia e ovviamente la cartella clinica personale del paziente.
Infine, l’Intelligenza Artificiale in medicina può essere usata anche per capire quali molecole sembrano essere promettenti ai fini dello sviluppo di nuove terapie, ma anche per cose più “burocratiche” come una condivisione delle cartelle cliniche più facile e rapida.
3. Vantaggi e sfide
Abbiamo capito che, in medicina, l’uso delle nuove tecnologie è sempre più ampio, poichè le aziende stanno iniziando a rendersi conto dei numerosi benefici che esse potrebbero portare. Si stima infatti che, nel periodo compreso tra il 2023 e il 2028, il tasso di crescita annuale dell’applicazione dell’IA in campo medico sarà del 42%.
Il motivo principale di questo incremento esponenziale deriva dal fatto che l’IA può portare a una precisione nelle diagnosi che non è sempre garantita dai medici. Una macchina, infatti, non risente di scombussolamenti dovuti per esempio alla stanchezza, che possono portare a errori nell’interpretazione delle analisi. Inoltre, l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale negli ospedali può aiutare a migliorare l’organizzazione dei documenti e, con Chat GPT, è possibile rielaborare le cartelle in modi più semplici (facendo sempre attenzione a ciò che ci sarà scritto).
L’applicazione dell’IA alla medicina è uno degli argomenti più dibattuti nel campo scientifico giacché, quando si tratta della salute di un paziente, l’intervento umano è indispensabile. Tra i punti “negativi” delle macchine intelligenti c’è la loro mancanza di empatia verso i soggetti trattati. Pur garantendo una diagnosi il più possibile corretta, l’IA non è in grado di rassicurare o interagire con i pazienti, cosa che soprattutto con i bambini è fondamentale.
Inoltre, non bisogna dimenticare che queste macchine sono state addestrate su dati stabiliti in precedenza, da cui possono solo apprendere. Ciò significa che le conoscenze acquisite dai medici nel corso degli studi sono fondamentali poichè se ci si trova difronte a una patologia molto rara la diagnosi fornita dall’IA può non essere corretta, essendo che essa è stata addestrata sui dati più “comuni” riguardanti quella malattia.
4. Watson for Oncology
Watson for Oncology è un sistema di Intelligenza Artificiale sviluppato nel 2016 dall‘International Business Machines (IBM) di New York che ha la funzione di aiutare i medici a trovare le migliori terapie in campo oncologico (è usato per tumori al seno, al polmone, al colon-retto, allo stomaco, alle ovaie e alla prostata). È una tecnologia costata milioni di dollari e che viene applicata in 50 ospedali in tutto il mondo.
Grazie alla sua capacità di comprendere il linguaggio umano, questa tecnologia è in grado di rilevare centinaia di caratteristiche dalla cartella clinica di un paziente (anamnesi familiare, test di laboratorio, visite pregresse). Così facendo può fornire all’oncologo una serie di opzioni terapeutiche in ordine di appropriatezza per le condizioni specifiche di quel paziente, ognuna accompagnata da indicazioni statistiche circa il successo terapeutico, gli eventi avversi, la tossicità, le interazioni con altri farmaci eccetera. I suoi benefici in medicina sono evidenti; infatti, secondo le statistiche, fornisce risultati che sono per il 96% in accordo con le diagnosi fatte dai medici umani e riesce a selezionare i pazienti idonei per uno studio clinico in un tempo ridotto del 78% (da due ore a 24 minuti).
Ma sull’altro lato della medaglia troviamo il fatto che, pur definendosi “Intelligenza” Artificiale, questa caratteristica rimane una prerogativa umana poichè queste macchine non hanno la capacità di pensare autonomamente: ne è testimone il fatto che Watson for Oncology non riesce a fornire nuovi approcci per cure oncologiche che non siano mai state usate, ma può solo fornire terapie già sperimentate. Inoltre, questo sistema purtroppo non è rappresentativo della realtà di tutti gli ospedali poichè è stato brevettato in un centro medico di alto calibro in cui vengono trattati casi molto gravi e che ospita pazienti con caratteristiche socio-economiche elevate.
5. La chirurgia robotica
La chirurgia robotica è una tecnica di chirurgia mini-invasiva in cui il chirurgo compie interventi di precisione con l’aiuto di un robot. Così facendo, il paziente, che si trova in anestesia totale, risentirà meno dell’intervento poichè la chirurgia robotica garantisce incisioni più piccole e un tempo di recupero più veloce.
La chirurgia robotica è una tecnica di chirurgia mini-invasiva in cui il chirurgo compie interventi di precisione con l’aiuto di un robot. Così facendo, il paziente, che si trova in anestesia totale, risentirà meno dell’intervento in quanto la chirurgia robotica garantisce incisioni più piccole e un tempo di recupero più veloce.
In medicina nulla è così semplice come sembra e, infatti, imparare ad usare questi robot è piuttosto difficile e il chirurgo può impiegare molto tempo per completare interventi di routine, ma ovviamente i benefici che porta sono numerosi.
Lo strumento chirurgico è miniaturizzato e attaccato alle braccia del robot; tali braccia verranno poi mosse dal medico tramite due comandi posti su una console che si può trovare anche fuori dalla sala operatoria. Il medico vede il procedimento attraverso una telecamera connessa a un’ottica che gli permette di vedere ciò che sta succedendo all’interno del corpo del paziente.
Tra gli svantaggi di questa tecnologia troviamo l’elevato costo di queste macchine, che include sia la realizzazione, sia il mantenimento, sia la formazione di personale dedicato al loro utilizzo. Inoltre, si possono presentare inizialmente anche problemi di tempo legati alla poca manualità del chirurgo (che però poi diminuiscono col tempo) e problemi di comunicazione tra il medico operante e il resto dell’équipe (a causa del fatto che non sono fisicamente insieme in sala operatoria). Infine, queste tecnologie danno al chirurgo un falso senso di sicurezza in quanto creano situazioni simili ma non del tutto identiche a quelle reali; pensiamo ad esempio alla mancanza del senso del tatto, che spesso permette al medico di capire con che cosa ha a che fare.
Il primo robot chirurgico è stato realizzato nel 1985; prendeva il nome di Puma 560 ed era usato principalmente per biopsie neurochirurgiche. Più recentemente, all’inizio degli anni 2000, sono nate due aziende importanti che hanno brevettato i loro modelli di robot: Aesop, Zeus e il sistema Da Vinci.
6. Conclusioni
In conclusione, l’integrazione dell’Intelligenza Artificiale in medicina sta cambiando radicalmente la pratica clinica. Se gestita con attenzione, questa sinergia può portare a miglioramenti significativi nella diagnosi, nel trattamento e nella gestione delle malattie, aprendo la strada a un futuro più sano per tutti.
