Intelligenza Artificiale e medicina, tra futurismo e concrete realtà

Intelligenza Artificiale e medicina artificial intelligence and medicine

Molte aziende hanno già compreso che Intelligenza Artificiale e medicina  saranno sempre più indissolubilmente legate e hanno messo in commercio applicazioni futuristiche e sorprendenti. 

Le aziende, dalle start up alle grandi corporazioni, hanno spesso la capacità di prevedere il futuro e, quindi, di anticiparlo. Sanno bene che l’Intelligenza Artificiale è la grande speranza del 21esimo secolo in tutti i settori, medicina compresa. L’IA di fatto ha già portato importanti trasformazioni nel sistema sanitario, e ne porterà nei prossimi: aiuterà sempre più i medici a raccogliere, analizzare e organizzare i dati clinici, fare diagnosi precoci, pianificare trattamenti e trovare le migliori soluzioni per i pazienti. Ma se robot medici e software di gestione delle cartelle cliniche sono già una realtà consolidata, recentemente sono stati lanciati progetti e messi sul mercato prodotti decisamente avvenierestici che rinsaldano il legame tra Intelligenza Artificiale e medicina.

Il futuro è ora

Diagnosi di tumori, insufficienza cardiaca, diabete, reazioni avverse ai farmaci… sono sempre di più i settori della salute su cui stanno scommettendo i big della tecnologia, grazie agli avanzamenti nell’intelligenza artificiale.

Parlando di big, Google ha lanciato il progetto DeepMind Health. DeepMind è in grado di processare milioni di informazioni mediche in pochi minuti, velocizzando di molto i processi sanitari, che siano di natura clinica, come l’archiviazione delle cartelle, o diagnostica. I ricercatori di DeepMind inoltre stanno elaborando modelli per emulare la capacità di immaginare le conseguenze di un’azione prima di intraprenderla: stanno in pratica cercando di capire che cosa siano intelligenza e immaginazione per convertirle in algoritmi. Anche Verily, il ramo di Google che si occupa di scienza della vita, sta lavorando al progetto chiamato Baseline Study per la raccolta di dati genetici. Lo scopo è quello di adottare alcuni degli algoritmi di Google per analizzare ciò che permette alle persone di essere in buona salute. Per questo progetto i ricercatori usano anche tecnologie per il monitoraggio di malattie, come ad esempio delle lenti a contatto intelligenti per misurare il livello di zucchero nel sangue.

Molto attiva nel campo medico è anche Ibm, che con la sua intelligenza artificiale Watson è entrata stabilmente nelle corsie degli ospedali. Watson sembra essere in grado di anticipare di due anni le diagnosi di insufficienza cardiaca rispetto ai metodi tradizionali. L’algoritmo si basa sui dati normalmente raccolti durante le visite: «Abbiamo scoperto – spiega Jianying Hu, uno dei ricercatori impegnati – che diagnosi di altre malattie, farmaci prescritti e cartelle cliniche di eventuali ricoveri, in quest’ordine, possono fornire dei segnali in grado di predire la malattia. A questo si aggiungono informazioni ottenute dalle cartelle compilate dai medici usando il linguaggio discorsivo».

L’ingresso di un altro big, Intel, nel settore della salute si concentrerà invece sul tumore al polmone. La compagnia ha recentemente lanciato un concorso insieme al gigante cinese AliBaba e altri partner per sviluppare un algoritmo capace di leggere le radiografie e gli altri dati medici di un paziente per anticipare la diagnosi e seguire la crescita del tumore.

L’intelligenza artificiale può essere usata anche per predire gli eventuali effetti collaterali di un farmaco. Lo ha dimostrato uno studio della Stanford University pubblicato dalla rivista ACS Central Science. L’algoritmo riesce, sulla base di poche informazioni sulla struttura chimica del farmaco potenziale, a formulare predizioni sia sulla tossicità potenziale sia sull’instabilità della molecola, accelerando notevolmente i tempi di sintetizzazione del farmaco. Sempre alla Stanford University hanno dimostrato che un algoritmo di deep learning – il settore della ricerca sull’apprendimento automatico e sull’intelligenza artificiale basato su reti neurali – è in grado di diagnosticare i diversi tipi di cancro della pelle con un’accuratezza pari a quella dei migliori dermatologi. Il tutto sulla base delle sole immagini dell’epidermide scattate da uno smartphone.

Venendo alle Start Up, abbiamo Zephyr Health, azienda che aiuta le imprese sanitarie a ottenere una migliore e più rapida visione di dati, tramite database specifici, algoritmi di apprendimento e una presentazione dei dati più usabile.

La start up Atomwise  ha invece lanciato una ricerca virtuale per trovare farmaci attualmente esistenti e sicuri che possano potenzialmente essere ridisegnati per trattare il virus dell’ebola. Sono stati così scoperti due candidati che potrebbero significativamente ridurre la sua infettività.

App di monitoriaggio e App predittive

Il mondo delle App non poteva rimanere insensibile al legame tra Intelligenza Artificiale e medicina.

Per monitorare ad esempio se i pazienti stanno seguendo le terapie prescritte c’è l’app AiCure, supportata dal National Institutes of Health che utilizza l’IA e la webcam degli smartphone per confermare in modo autonomo che il paziente è in linea con le cure indicate: molto utile per soggetti con situazioni mediche gravi, riluttanti a non seguire i consigli del loro medico.

Non sentirsi bene e non avere immediata possibilità di farsi visitare da un medico è uno scenario reale e molto comune. Molte app provano a risolvere questo problema offrendo risposte tramite IA, basandosi sulla storia clinica personale e su nozioni più generiche. L’interazione è molto semplice: gli utenti inseriscono i sintomi e il software li confronta con un database di malattie; dopo aver considerato anche la storia del paziente e le circostanze, l’app fornisce una serie di possibili diagnosi. A tal proposito, WebMD ha annunciato il lancio della propria tecnologia per tutti i dispositivi che supportano Alexa di Amazon.

Abbiamo poi Molly, la prima infermiera virtuale al mondo, sviluppata dalla start-up Sensely. Al di là del suo sorriso e l’espressione amichevole, l’obiettivo è di aiutare le persone monitorando le loro condizioni e lo stato dei trattamenti in corso. L’interfaccia utilizza metodi di machine learning per supportare i pazienti con condizioni critiche, fornendo controllo ed assistenza nelle fasi di follow-up.

Il rischio di queste app è quello di fomentare l’auto-interpretazione della diagnosi, che invece dovrebbe sempre essere appannaggio del medico.

Intelligenza Artificiale e Medicina

Robot radiologi

Un altro settore in cui Intelligenza Artificiale e medicina danno ottimi risultati è quello della radiologia. Pioniere in questo campo è la Enlitic: Il software da loro proposto non sostituirà il lavoro dei radiologi, ma li aiuterà nel renderlo più veloce e preciso. Il primo compito che avranno i robot radiologi sarà quello di accertare, ad esempio, che la radiografia che è stata etichettata dai medici come mano sinistra non è sicuramente una mano destra. Dopodiché il robot passerà all’analisi della radiografia per rilevare eventuali anomalie.

In base a ciò che rilevano, i robot radiologi assegneranno un determinato livello di priorità alla radiografia che consegneranno al radiologo specializzato: se non trovano nessuna anomalia, allora assegneranno una priorità bassa. Il radiologo, ricevuta l’immagine, la studierà a sua volta e stilerà una relazione.

In questo modo il processo di diagnosi e di analisi di una radiografia sarà molto più veloce del solito.

Ma l’uomo è insostituibile

A riprova che l’IA è oramai una realtà commerciale in campo medico, la Food and drug administration (Fda) americana ha recentemente approvato l’immissione sul mercato del primo rimedio di deep learning applicato alla medicina, “DeepVentricle”, un algoritmo sviluppato da Arterys che in 30 secondi, in base alle risonanze magnetiche, ci dice quanti litri di sangue al minuto che il nostro cuore può pompare.

Per meglio delineare il futuro di Intelligenza Artificiale e medicina e il rapporto con l’uomo, Microsoft ha lanciato all’ultimo Health Innovation Summit di Bruxelles la AI in Health Alliance, un’alleanza con diversi partner per proporre l’adozione di queste tecnologie su larga scala e individuare standard comuni che uniscano la comunità scientifica, dalle startup alle università.

Trarre il massimo vantaggio dall’Intelligenza Artificiale non può però farci dimenticare che queste tecnologie non possono sostituire l’uomo: sono di enorme aiuto analizzando una quantità di dati impossibile per il cervello umano, ma è sempre quest’ultimo l’elemento che dà un senso ai dati analizzati.

Sta all’uomo usare l’IA in modo virtuoso, dal punto di vista sia scientifico sia morale, senza mai dimenticare la dimensione etica del rapporto con il paziente.

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