Grande rivoluzione in vista per la medicina. L’intelligenza artificiale (AI), che ha recentemente conosciuto un rapido sviluppo, è pronta a trasformare profondamente la diagnosi, il trattamento e il monitoraggio dei pazienti. Algoritmi sofisticati, in grado di analizzare dati medici complessi con precisione e velocità senza precedenti, stanno aprendo la strada a progressi senza precedenti. Si tratta in particolare della capacità di analizzare ed elaborare grandi quantità di dati da parte dell’IA, che è già iniziata, e che dovrebbe cambiare la situazione nei prossimi anni.
Ma questa rivoluzione tecnologica è accompagnata anche da sfide e controversie etiche che devono essere affrontate. Come possiamo garantire l’affidabilità degli algoritmi e la protezione dei dati dei pazienti? Come possiamo garantire che l’intelligenza artificiale non sostituisca la competenza e il giudizio umani, ma piuttosto li integri? Tante domande cruciali a cui dobbiamo trovare la giusta risposta prima di integrare a tutto tondo l’intelligenza artificiale.
Intelligenza artificiale, un aiuto diagnostico già molto presente
È già una realtà: l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando la diagnosi medica. Secondo la DREES (Direzione della ricerca, degli studi, della valutazione e della statistica), nel 2020, in Francia sono state effettuate circa 10 milioni di procedure di imaging medico (scanner, risonanza magnetica, ecc.) in istituti pubblici e organizzazioni private senza scopo di lucro. Si stima inoltre che durante una giornata lavorativa di 8 ore, un radiologo dovrà interpretare un’immagine in media ogni 3-4 secondi. Questo è considerevole… e la possibilità di errore è grande. Non sorprende quindi che in questo ambito sia stata data la priorità all’intelligenza artificiale. Negli Usa, di tutti i dispositivi medici compatibili con l’IA autorizzati dalla Food and Drug Administration, il 79% riguarda la radiologia (poi cardiologia e neurologia). All’inizio del 2024, il 38% dei professionisti del settore dichiara di aver integrato l’AI nei propri processi e il 62% prevede di implementarla entro i prossimi cinque anni.
Stessa storia in dermatologia, dove l’intelligenza artificiale si sta rivelando più efficace dell’occhio umano. Uno studio del 2018 ha mostrato che i dermatologi avevano un’accuratezza dell’86,6% nella diagnosi del cancro della pelle (distinguendo tra lesioni benigne e malattie). Il computer è stato in grado di identificare lesioni cancerogene con una precisione del 95%. Anche nel campo delle analisi genetiche l’intelligenza artificiale ha un reale valore aggiunto perché, a causa della mole di dati da elaborare, la loro realizzazione richiede tempi molto lunghi. L’intelligenza artificiale sa come vagliare una massa di dati e fornire un elenco ristretto di varianti responsabili delle sindromi genetiche. In questo modo, un operatore sanitario formulerà una diagnosi più rapidamente, basandosi solo su questa gamma di ipotesi pre-identificate.
Un ecosistema in forte espansione
In Francia, nel 2023, erano 591 le start-up che avevano messo l’intelligenza artificiale al centro della propria attività. Tra questi, il 15% si dedica alla salute, secondo France Digitale. HealthTech è il secondo campo principale dopo l’archiviazione di dati/cloud. Oltre agli investimenti delle strutture sanitarie, negli ultimi anni anche l’industria farmaceutica ha mostrato il suo interesse per l’intelligenza artificiale. “ L’intelligenza artificiale ci ha aiutato a raddoppiare la velocità di sviluppo dei vaccini. Questo è ciò che ci ha permesso di determinare quali mutazioni dovevamo cercare e di accelerare la commercializzazione del vaccino COVID-19 » spiega Kate Cronin, brand director di Moderna. Prima di aggiungere che, grazie all’intelligenza artificiale, sono riusciti a “ decodificare il COVID in 48 ore “.
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Identificazione e selezione di nuove molecole, partecipazione a studi clinici per ridurre il tasso di fallimento e accelerare la commercializzazione di nuovi farmaci… È durante tutto il ciclo di sviluppo di un nuovo farmaco che l’intelligenza artificiale può dare una mano. Prova di ciò è il tour de force di Sumitomo Dainippon Pharma e della britannica pharmaTech Exscientia che hanno creato la prima molecola assistita dall’intelligenza artificiale nel 2020. Il suo processo di sviluppo è stato ridotto da 5 anni a 12 mesi grazie all’intelligenza artificiale. Destinato al trattamento del disturbo ossessivo compulsivo (DOC), è stato testato sugli esseri umani in Giappone nel 2020.
L’intelligenza artificiale migliorerà la sanità?
Questa è la grande domanda alla fine. Finora la tecnologia ha fatto ben poco per migliorare quest’area. Come potrebbe un algoritmo prendersi cura di un paziente? In realtà, l’intelligenza artificiale potrebbe svolgere un ruolo nel semplificare le attività di “back-office” che invadono l’orario di lavoro a valore aggiunto degli operatori sanitari. L’intelligenza artificiale potrebbe intervenire per semplificare il flusso amministrativo. Possiamo immaginare una certa automazione di tutte le pratiche burocratiche. L’intelligenza artificiale generativa è anche in grado di aiutare i medici a prendere appunti, fare riassunti di studio, mantenere le cartelle cliniche il più complete possibile e garantire che non vi siano errori nel dosaggio terapeutico, ecc. Ciò potrebbe anche spingersi fino alla condivisione delle informazioni tra i dipartimenti e alla fatturazione.
L’intelligenza artificiale ha anche il suo ruolo da svolgere direttamente con il paziente per rispondere ad alcune domande quando il personale medico non è disponibile. Una domanda sui farmaci a tarda notte? Hai bisogno che sia completamente chiarita la procedura della prossima operazione? Hai qualche domanda sulla dieta appropriata in base al tuo trattamento? Tutto questo può essere gestito tramite un chatbot. E così liberare più tempo per gli infermieri, ad esempio, per la cura personale. Alcuni immaginano anche robot disponibili negli ospedali e disponibili 24 ore su 24 per discutere di qualsiasi cosa.
Molte sfide etiche nell’intelligenza artificiale medica
L’uso dell’intelligenza artificiale in medicina solleva importanti preoccupazioni etiche, in particolare per quanto riguarda la distorsione dei dati. Gli algoritmi di intelligenza artificiale, sebbene altamente efficienti, dipendono dalla qualità e dalla diversità dei dati su cui vengono addestrati. Esiste il rischio che questi sistemi perpetuino o esacerbano i pregiudizi esistenti se i set di dati non sono rappresentativi dell’intera diversità delle popolazioni. Troppi dati sulle persone o sugli uomini dalla pelle chiara piuttosto che sulle donne potrebbero pesare sulle diagnosi e portare a disparità nell’assistenza sanitaria. È necessario mettere in atto tutele per garantire l’equità delle cure mediche.
Un’altra questione etica fondamentale è la protezione della riservatezza dei dati dei pazienti. Con l’intelligenza artificiale in grado di analizzare grandi quantità di dati medici, aumenta il rischio di violazioni della privacy. È essenziale adottare misure rigorose per proteggere i dati dei pazienti e garantire che vengano utilizzati in modo etico. Inoltre, il consenso del paziente gioca un ruolo centrale; devono essere chiaramente informati su come vengono utilizzati i loro dati, sui benefici attesi e sui rischi potenziali. Ciò richiede politiche trasparenti e procedure di consenso che rispettino sia i diritti individuali che gli standard etici.
