Intelligenza artificiale e machine learning, dall’algoretica al meta verso, cosa ci prospetterà il futuro della sanità

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Nell'immagine la rappresentazione digitale di un'Intelligenza Artificiale - Smart Marketing
Foto di Gerd Altmann da Pixabay.

Il machine learning è una delle più promettenti branche dell’Intelligenza Artificiale (Artificial Intelligence, AI) e la sua diffusione in campo sanitario sta producendo una radicale trasformazione nel modo in cui vengono erogate le cure. Le organizzazioni sanitarie hanno accumulato negli anni enormi quantità di dati, fra cartelle cliniche, diagnostica per immagini, studi clinici e dati sulla popolazione. Le potenti tecnologie oggi disponibili consentono di ‘esplorare’ queste immense moli di dati rivelando dinamiche di comportamento, modelli e informazioni che il cervello umano non sarebbe in grado di individuare. Gli algoritmi dell’intelligenza artificiale aiuteranno le organizzazioni sanitarie a prendere decisioni aziendali e cliniche sempre più accurate, con un impatto sul miglioramento dei servizi offerti, sulla bontà delle cure e sulla qualità di vita dei pazienti.

I vantaggi che ne derivano sono diversi:

Grazie all’intelligenza artificiale, partendo dalla gestione dei dati, le strutture sanitarie potranno trovare rapidamente informazioni puntuali e accurate e fornire esperienze incentrate sull’utente, ma potranno anche sfruttare al meglio le loro risorse, aumentando l’efficienza e migliorando le prestazioni dei flussi di lavoro clinici e operativi, dei processi e delle operazioni finanziarie, collegando dati diversi in un quadro coerente che integri tutti gli attori coinvolti.

Abbiamo chiesto a Rita Zilich, Transparent machine learning expert, di aiutarci a comprendere un po’ meglio le dinamiche e le evoluzioni che si stanno realizzando in ambito healthcare.

Parliamo tanto di intelligenza artificiale. Realmente di cosa si tratta e quale può esserne il valore?

Ormai la definizione d’intelligenza artificiale è piuttosto diffusa e metabolizzata, nello specifico  si tratta di algoritmi in grado di apprendere dall’esperienza passata accumulata nei dati e, a fronte di questo apprendimento, essere in grado di prevedere determinati esiti, riferiti al fenomeno studiato… Questo concetto di base, apparentemente “semplice”, in realtà ha implicazioni importanti e un enorme potenziale di pervasività.

Cercando di semplificare il concetto, possiamo dire che l’era degli algoritmi predittivi, dal punto di vista dell’innovazione scientifica, è già molto matura nonostante le applicazioni pratiche siano ancora agli inizi, in quanto le applicazioni pratiche sono infinite.

Allo stesso tempo c’è un altro fenomeno che si è affacciato da poco ma sta evolvendo a gran velocità: si tratta della realtà immersiva e di tutto il nuovo mondo abilitato dal metaverso… alla base vi è comunque l’intelligenza artificiale, ma con un ruolo che va molto oltre la pura creazione di algoritmi predittivi; arriveremo alla vera e propria costruzione di ambienti virtuali che potranno complementare e arricchire la nostra realtà di tutti giorni.

Nell'immagine un robot chirurgo e due medici umani - Smart Marketing
Foto di Pavel Danilyuk da Pexels.
In che modo l’intelligenza artificiale può essere di supporto al mondo della salute?

Abbiamo assistito e stiamo assistendo alla fase in cui gli algoritmi vengono utilizzati con grandi potenzialità in ambito diagnostico. Il fatto che gli algoritmi possano “macinare“ quantità d’informazioni che per un cervello umano sono assolutamente ingestibili consente loro di poter produrre ipotesi diagnostiche basate su un’elevatissima mole di dati. Sarebbe come dire che un medico che ha studiato, preso ottimi voti e ha anche tanti anni di esperienza ha delle risorse in più rispetto a un altro medico che tutta quell’esperienza non ce l’ha…

Innanzitutto, possiamo fare due esempi “banali”, su argomenti di cui abbiamo sentito parlare un po’ tutti:

 1) il mondo dell’imaging, che sarà sicuramente molto impattato dall’utilizzo di algoritmi in grado di riconoscere dalla diagnostica per immagini dei particolari che l’occhio umano non riesce a percepire;

 2) un altro esempio è quello della telemedicina, dove vi sono già in atto moltissime iniziative e progetti, anche di sanità pubblica, per monitorare i pazienti e fornire un primo livello di supporto a distanza;

3) un altro ambito di applicazione, meno scontato e conosciuto, è rappresentato dalla complessità crescente nel fare diagnosi e curare in modo sempre più personalizzato, partendo addirittura dalle caratteristiche genetiche di un individuo e tenendo conto di una molteplicità di fattori che possono avere combinazioni infinite fra loro e che, nel loro insieme, caratterizzano l’unicità della persona… Se a tutto questo aggiungiamo il fatto che con l’allungarsi delle aspettative di vita aumenta la probabilità che siano presenti plurime patologie in uno stesso paziente, possiamo comprendere quanto diventi complesso trattare ogni individuo al meglio, visto che attualmente le sperimentazioni farmacologiche non possono tener conto di questa enorme eterogeneità, ma si basano su ’pazienti tipo’ per studiare l’efficacia dei farmaci;

4) un ultimo esempio, un po’ futuristico, ma che sicuramente potrebbe rappresentare una risorsa enorme rispetto alla necessità impellente e imprescindibile di sviluppare una sanità territoriale capillare e di qualità, è rappresentato dalla creazione di soluzioni virtuali in cui il paziente possa interagire con l’avatar di un medico in una sorta di ospedale virtuale,  ricreando l’esperienza di una visita medica che riprodurrà, anche solo in parte, alcuni aspetti di “contatto umano“, “sensazione di vicinanza” e “possibilità di interagire fisicamente“ che rappresentano degli ingredienti imprescindibili in una relazione di cura.

Il quadro prospettato dalla Zilich vede diverse opportunità, prima tra tutte il miglioramento e l’evoluzione di un comparto che ci sta particolarmente a cuore considerando la necessità per ciascuno di noi di poter tutelare la propria salute e aspirare a una migliore qualità di vita. Come accennava la nostra esperta in materia non si può escludere che sempre di più l’intelligenza artificiale possa in qualche modo supportare lo specialista, ma anche, pur se in un futuro remoto, pensare di ‘estenderne e potenziarne la presenza’ tramite un avatar. Per cui, come qualcuno direbbe, la domanda sorge spontanea:

Sarà davvero tutta un’opportunità o ci aspettiamo lati grigi che ancora andrebbero approfonditi?

Tutti sappiamo che bisognerà trovare un compromesso fra le possibilità offerte dai big data e dall’intelligenza artificiale rispetto all’esigenza di tutelare le persone e la loro privacy. Inoltre, anche con l’automazione di tutta una serie di azioni attraverso l’intelligenza artificiale bisognerà garantire che vengano prese decisioni che tengano conto della valenza etica. Moltissime decisioni in campo medico devono ricercare il miglior compromesso fra vari fattori quali, per esempio, i risultati di cura attesi e la qualità di vita dell’individuo. A salvaguardia dell’etica bisognerà garantire che lo sviluppo di sistemi basati sull’intelligenza artificiale tenga sempre in considerazione due prospettive: la prima, forse più scontata, è che si pretenda di lavorare con algoritmi trasparenti, ovvero algoritmi che esplicitino la logica alla base del funzionamento del software; la seconda, un po’ più innovativa in termini di consapevolezza e concezione, riguarda la necessità di integrare, proprio all’interno dei sistemi computazionali, i principi etici che devono guidare le scelte, prioritariamente, sopra qualsiasi altra logica insita nei risultati degli algoritmi applicativi.  Questa nuova prospettiva si chiama: algoretica.

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Le reti neurali, il machine learning e il deep learning, hanno permesso alle intelligenze artificiali negli ultimi 20-25 anni di diventare più efficienti e performanti di noi umani in svariati, ma specifici, campi o compiti. Saremo mai sostituiti dalle macchine?

Cosa potremmo immaginarci tra cinque anni in questo mondo che cambia alla velocità della luce? Trasformerà l’intelligenza artificiale la medicina come la conosciamo oggi? Può farci qualche esempio?

Cinque anni da ora, con quella che è la velocità di sviluppo e di adozione di tecnologie e nuove soluzioni, sono quasi un’era geologica… Direi che in cinque anni non ci si chiederà più cosa si può fare con l’intelligenza artificiale, ma essa sarà, esattamente come è successo per Internet tanti anni fa, e con l’invenzione dell’elettricità ancora prima, uno strumento imprescindibile del funzionamento della nostra società. La daremo per scontata. Inoltre, fra cinque anni, probabilmente considereremo normale integrare nella nostra esperienza quotidiana momenti di “realtà vera“ ad altri momenti di “realtà virtuale“ e di “realtà immersiva“… E il “metaverso” passerà direttamente dall’essere un termine quasi sconosciuto ai più, come oggi, all’aver modificato la nostra vita di tutti giorni… D’altronde, assistiamo già nella realtà odierna ai concerti delle star della musica e alle partite di calcio che si svolgono in questi mondi, apparentemente lontani e in realtà (virtuale) così vicini.

Non sarà necessario aspettare cinque anni è certo, siamo ormai abituati a un’accelerazione tale che non ci sconvolge più vedere cambiamenti a distanza di mesi per essere catapultati in esperienze totalmente nuove che fino a qualche tempo prima erano inimmaginabili. Che è ciò che succederà a questo articolo tra qualche anno, lo si leggerà quasi come fosse un reperto storico che racconta di un’epoca che si affacciava alla forte innovazione che di lì a poco sarebbe diventata un must.

Nell'immagine Rita Zilich, Transparent machine learning expert - Smart MarketingRita Zilich – Transparent machine learning expert Application of transparent machine learning to translate hidden knowledge into actionable know-how. Focus: healthcare Main expertise: machine learning applied to diabetes, hyperlipidemia, oncology, obesity.

 

 

 

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