L'intelligenza artificiale è arrivata e sta cambiando radicalmente la medicina. Leggete come ha influito su aspetti come la personalizzazione delle cure e guardate cosa ha da dire un critico.
Quando molti di noi sentono il termine "intelligenza artificiale" (AI), immaginano che i robot facciano il nostro lavoro, rendendo le persone obsolete. E poiché i computer guidati dall'IA sono programmati per prendere decisioni con poco intervento umano, alcuni si chiedono se presto le macchine prenderanno le decisioni difficili che oggi affidiamo ai nostri medici.
Secondo David B. Agus, MD, professore di medicina e ingegneria presso la University of Southern California Keck School of Medicine e la Viterbi School of Engineering, è importante separare i fatti dalla fantascienza, perché l'IA è già qui e sta cambiando radicalmente la medicina.
Più che alla robotica, l'IA nell'assistenza sanitaria si riferisce principalmente all'accesso da parte di medici e ospedali a vaste serie di dati contenenti informazioni potenzialmente salvavita. Si tratta di metodi di trattamento e relativi esiti, tassi di sopravvivenza e velocità di cura raccolti tra milioni di pazienti, località geografiche e condizioni di salute innumerevoli e talvolta interconnesse. La nuova potenza di calcolo è in grado di rilevare e analizzare le tendenze grandi e piccole dei dati e persino di fare previsioni attraverso l'apprendimento automatico, progettato per identificare i potenziali esiti della salute.
L'apprendimento automatico utilizza tecniche statistiche per dare ai sistemi informatici la capacità di "imparare" con i dati in arrivo e di identificare modelli e prendere decisioni con una direzione umana minima.
Grazie a queste analisi mirate, i medici potrebbero essere in grado di valutare meglio i rischi, fare diagnosi corrette e offrire ai pazienti trattamenti più efficaci, spiega Agus, autore di The Lucky Years: How to Thrive in the Brave New World of Health e The End of Illness. Ritiene che il potenziale dell'IA per migliorare l'assistenza sanitaria sia "sbalorditivo".
"Abbiamo molti dati che abbiamo raccolto per decenni", afferma. "Per la prima volta, la potenza di calcolo ci permette di utilizzare i dati a beneficio dei pazienti".
La sfida è che "un individuo ha centinaia di migliaia di dati sanitari, se non milioni. Quindi, quando si hanno insiemi di dati di centinaia di migliaia di pazienti, e ogni paziente ha un milione di punti dati, i dati devono essere raccolti in modo appropriato e corretto perché la potenza dell'apprendimento automatico" possa dare i suoi frutti.
L'esperto offre un esempio. "Recentemente è stato pubblicato uno studio che ha dimostrato che se si ha un cancro alle ovaie e si assume anche un beta-bloccante, un farmaco che può essere usato per la pressione sanguigna, si vive quattro anni e mezzo in più". "Questa è un'osservazione a cui non saremmo mai arrivati attraverso la biologia. I grandi dati ce lo dimostrano. Ora [questa scoperta] deve essere sottoposta a una grande sperimentazione per vedere se è reale".
Dal punto di vista del paziente, "l'aspetto entusiasmante è che l'IA consente [ai medici] di personalizzare le cure, cosa che abbiamo sognato di fare per decenni", afferma.
Agus può ora prendere un singolo paziente e trovare immediatamente altri pazienti con sintomi simili. Li estraggo da un database", dice, "e posso dire: "Ecco le loro reazioni". L'apprendimento automatico e l'IA mi permettono di accedere a tutte le informazioni e di avere una discussione molto istruita con il paziente" seduto in sala visite, "sbloccando dati [sulle condizioni di salute] su cui storicamente abbiamo preso decisioni semplici. L'IA ci permette di andare molto più a fondo e di cercare associazioni che il cervello umano non è in grado di fare, ma un computer sì".
Naturalmente ci sono detrattori sull'uso dell'analitica nell'assistenza sanitaria, ma le preoccupazioni tendono a concentrarsi meno sull'IA, l'apprendimento automatico e il tracciamento predittivo e più sul modo in cui i big data possono essere usati per misurare, premiare o penalizzare le prestazioni di un intero ospedale o persino di un singolo chirurgo.
Tali misurazioni possono influire su come, quando o addirittura se un paziente viene curato, scrive Jerry Muller, autore di The Tyranny of Metrics del 2018. "In nessun luogo le metriche sono più in voga che nel campo della medicina", afferma. E con le vite in gioco, conclude, "la posta in gioco è alta".
Muller sottolinea il problema della natura umana: Le persone e le burocrazie, dice, sono note per "giocare" con i numeri per autoconservazione.
Cita esempi di chirurghi molto richiesti che mantengono alti i tassi di sopravvivenza dei pazienti rifiutando di assumere casi più rischiosi, eliminando così potenzialmente trattamenti non standard - e possibili decessi dopo qualsiasi tipo di intervento medico - dalle tendenze dei dati che l'intelligenza artificiale potrebbe rilevare. Anche i tassi di successo vengono quindi gonfiati artificialmente.
Agus è comunque convinto che lo sfruttamento del potere dei dati porterà grandi innovazioni. "Gli algoritmi e l'IA esistono già da un po', ma stiamo imparando a raccogliere e organizzare meglio i dati", afferma. "L'ultimo decennio è stato dedicato alla biologia molecolare: Abbiamo sequenziato il DNA e analizzato le sue associazioni, ed è stato entusiasmante. Questo sarà il decennio dei dati".
Con i migliori ospedali di tutta la nazione che adottano l'IA e le analisi metriche con l'obiettivo di migliorare e semplificare le cure, Agus potrebbe avere ragione. Nel nostro mondo sempre più cablato, i dati e il destino sono sempre più legati.
Sentirsi cablati
Alcuni esempi di innovazioni tecnologiche nell'assistenza sanitaria sono i seguenti:
Riflessioni robotiche: A volte i robot entrano in gioco. Uno studio del 2017 dell'Università di Bristol ha rilevato che i bambini affetti da autismo hanno difficoltà a distinguere le espressioni facciali. Nello stesso anno, Dell Technologies ha lanciato Milo, un robot alto 2 piedi e visivamente espressivo che insegna ai bambini autistici di età compresa tra i 5 e i 17 anni come identificare i segni delle emozioni, ora utilizzato in strutture educative in 27 stati americani.
Connettere i pazienti affetti da SLA: gli occhiali che tracciano gli occhi e che utilizzano la tecnologia AI nota come interfaccia cervello-computer (BCI) consentono alle persone che hanno perso la capacità di parlare o di muoversi di comunicare di nuovo. I pazienti "scrivono" con gli occhi su un monitor che vocalizza i loro pensieri attraverso una decodifica computerizzata, oltre a utilizzare la posta elettronica, leggere libri e rimanere connessi al mondo.
Rilevamento della fibrillazione atriale: Alcuni tipi di aritmie cardiache, in particolare la fibrillazione atriale, possono rendere più probabili attacchi cardiaci o ictus. Una ricerca dell'Università di Stanford dimostra che il software di intelligenza artificiale è in grado di identificare con maggiore precisione le aritmie da un elettrocardiogramma (ECG) rispetto a un esperto umano.
All'orizzonte: La risonanza magnetica (RM) e la tomografia assiale computerizzata (TC) forniscono viste dettagliate e non invasive dell'interno del corpo. L'intelligenza artificiale potrebbe presto sostituire la necessità di ulteriori campioni di tessuto con strumenti di radiologia di nuova generazione, consentendo biopsie virtuali dei tumori.
In base ai numeri:
1 su 7.000: numero di americani di tutte le età affetti dalla sindrome del QT lungo, un disturbo cardiaco mortale, che un giorno potrebbero essere aiutati da Kardio Pro, un monitor cardiaco a casa alimentato dall'intelligenza artificiale che rileva aritmie gravi e benigne.
30%: Riduzione dei tempi di attesa dei pazienti prima del ricovero, secondo il Johns Hopkins Hospital, dopo che nel 2016 ha lanciato un centro di comando digitale con 22 monitor per migliorare l'esperienza dei pazienti, ridurre i rischi e snellire il flusso.
95.5%: Percentuale di accuratezza, utilizzando uno speciale microscopio, con cui un programma informatico di deep-learning ha identificato con precisione le cellule tumorali, secondo uno studio del 2016 dell'UCLA pubblicato su Nature Scientific Reports.
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