INTELLIGENZA ARTIFICIALE IN MEDICINA: UNA RIVOLUZIONE IN CORSO

Il professor Eugenio Santoro dell’Istituto Mario Negri illustra le grandi opportunità e i limiti etici

di Silvia Giralucci

Software basati su algoritmi capaci di apprendere da soli sono una grande opportunità per cittadini e imprese, già presenti nel nostro quotidiano. Il professor Eugenio Santoro, responsabile del laboratorio di informatica medica dell’Istituto di ricerche farmacologiche Mario Negri di Milano, che da anni si occupa dell’argomento, durante un recente incontro presso la Fondazione Zoé – Zambon Open Education a Vicenza, ha presentato un'analisi approfondita dell'impatto attuale e futuro dell'intelligenza artificiale (IA) intesa come machine learning e come intelligenza artificiale generativa sul settore medico, tra grandi opportunità e aspetti etici necessariamente da considerare quando si utilizza l’intelligenza artificiale per guidare decisioni che hanno un impatto sulla vita delle persone.

Ma che cos’è esattamente l’intelligenza artificiale? Santoro la definisce come la capacità di una macchina di svolgere funzioni cognitive tipiche della mente umana, replicando il ragionamento, l’apprendimento e la risoluzione dei problemi attraverso la combinazione di grandi quantità di dati e algoritmi capaci di apprendere automaticamente.

In medicina l’intelligenza artificiale ha mostrato un potenziale straordinario: con la disponibilità di enormi quantità di dati – cartelle cliniche elettroniche, database medici, dati generati da sensori – l’intelligenza artificiale può aiutare a individuare relazioni causali e diagnostiche difficili da rilevare. Questa capacità è resa possibile grazie ai progressi nei computer, che sono diventati sempre più potenti, e all'adozione di metodologie di machine learning, che permettono ai computer di imparare dagli esempi.

Assistenti Virtuali e Chatbot

In ambito sanitario, assistenti virtuali e chatbot basati sull'IA possono fornire informazioni sanitarie, spesso con un'empatia superiore rispetto a quella umana. Un esempio citato da Santoro è "Sarah", un chatbot sviluppato dall'OMS addestrato con documenti ufficiali per rispondere a domande su prevenzione e promozione della salute.

Supporto Diagnostico

I sistemi di IA possono analizzare enormi volumi di immagini mediche, come TAC, risonanze magnetiche, ecografie e radiografie, per aiutare i medici a individuare patologie. «Studi importanti - spiega Santoro- hanno dimostrato che l'affidabilità di questi sistemi è paragonabile a quella di oncologi e radiologi umani. Negli Stati Uniti, la FDA ha approvato circa 800 software basati sull’IA per identificare vari tipi di tumori e altre condizioni mediche».

Predizione e Prevenzione

L'IA è utilizzata anche per predire eventi medici futuri, come episodi di scompenso cardiaco, analizzando dati come elettrocardiogrammi. Questi sistemi possono predire la probabilità di tali eventi con un'affidabilità paragonabile agli strumenti tradizionali, permettendo interventi preventivi più tempestivi.

Drug Discovery

Nella ricerca farmacologica, l'IA può accelerare il processo di scoperta di nuovi farmaci, identificando molecole promettenti, riposizionando farmaci esistenti e selezionando pazienti per le sperimentazioni cliniche. O, ancora, può rivelarsi utile a condurre studi di tipo epidemiologico, identificando possibili relazioni di causa-effetto tra i dati raccolti e le patologie cui il paziente può andare incontro.

Intelligenza Artificiale Generativa

Santoro ha anche trattato l'IA generativa, come i Large Language Model (LLM) di cui fa parte ChatGPT. Questi modelli possono generare nuove sequenze di parole basate sul contesto precedente, ma non sono ancora adatti per diagnosi mediche (neppure da parte del pubblico) a causa delle loro «allucinazioni». «Viene definita così - spiega Santoro - la tendenza a inventare informazioni formalmente ineccepibili ma inesatte nella sostanza». Non tutto però è da buttare. «In particolare - aggiunge Santoro - nella ricerca clinica l’intelligenza artificiale generativa può aiutare gli scienziati a formulare domande, a sviluppare protocolli di studio e a riassumere i dati. Per i medici: può essere utilizzata per attività ripetitive, come le risposte alla posta elettronica, la costruzione di referti partendo dal referto clinico. Nella formazione medica può essere usata come una sorta di enciclopedia interattiva, per simulare le interazioni con i pazienti in modo da aiutare gli studenti ad affinare le capacità di acquisizione dell’anamnesi. Nessuno dei sistemi di intelligenza artificiale generativa però è attualmente approvato come dispositivo medico, ma si sta lavorando per andare oltre: Med-Palm di Google è una sorta di Chat GPT che viene istruito con Med-Line».

Sicurezza e Limiti dell'IA in Medicina

Santoro sottolinea l'importanza di trattare gli strumenti di intelligenza artificiale come farmaci, con studi clinici che ne garantiscano la sicurezza e l'efficacia. Uno dei rischi più importanti legato all’uso dell'intelligenza artificiale in medicina riguarda i cosiddetti biases. «Se io istruisco un sistema di intelligenza artificiale con una categoria di pazienti che non è rappresentativo dell'intera popolazione, il sistema diventerà bravo a risolvere i problemi, ma solo per quella categoria di pazienti. Se il sistema formula una domanda che riguarda pazienti che non sono rappresentati nel campione è chiaro che il sistema diventerà fallace. Questo aspetto fortunatamente è stato preso in considerazione inserito all'interno di una serie di normative come l’AI Act che è appena stata introdotta a livello europeo».

Un aspetto particolarmente critico è il fenomeno della "black box", dove il processo decisionale dell’intelligenza artificiale è così complesso da non essere immediatamente interpretabile per gli esseri umani. Le normative, come l’AI Act europeo, richiedono trasparenza e in particolare sottolineano che il medico deve sapere quale ragionamento è stato fatto, in modo tale da mantenere l'autonomia decisionale e poter eventualmente rifiutare un ipotetico suggerimento da parte del sistema.

Limiti e problemi dell’intelligenza artificiale in medicina

Infine, non di poco conto sono gli aspetti etici: «Negli Usa - spiega Santoro - alcune assicurazioni utilizzano sistemi di intelligenza artificiale basati su algoritmi per limitare le cure post acuto, decidono chi può essere rimborsato, e quindi curato, e chi no. È chiaro che gli aspetti etici si legano strettamente a quelli economici. Motivo per cui è necessaria una regolamentazione».

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