Negli ultimi anni, l’uso dell’intelligenza artificiale (IA) è progredito rapidamente. Lo sviluppo della tecnologia di Deep Learning e, naturalmente, l’uso dell’IA in medicina non fa eccezione. L’IA medica incorpora una tecnologia senza precedenti nella scienza moderna, in diversi contesti clinici. D’altra parte, poiché l’assistenza medica è un campo speciale che si occupa direttamente della vita umana, l’impatto dell’IA è leggermente diverso dagli altri campi.
Una delle applicazioni più comuni dell’IA in medicina è l’utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico per analizzare grandi quantità di dati medici. Questi algoritmi possono aiutare i medici a identificare eventuali pattern o tendenze nelle informazioni cliniche, che possono a loro volta essere utilizzati per diagnosticare malattie più rapidamente e con maggiore accuratezza.
Inoltre, gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare le informazioni cliniche di un paziente e suggerire il trattamento più appropriato in base alla storia medica individuale e alle sue condizioni di salute, ovvero elaborare grandi quantità di dati in pochissimo tempo per individuare quale farmaco sarà più efficace.
Infine, l’IA sta anche aiutando a sviluppare nuove terapie per malattie che prima erano considerate incurabili. Ad esempio, gli algoritmi di IA possono essere utilizzati per identificare nuove combinazioni di farmaci che possono essere utilizzate per trattare malattie come il cancro.
Indice
- Cos’è l’IA in primo luogo?
- Cos’è il Deep Learning?
- L’IA medica è potente ma non versatile
- In quali campi medici può essere utilizzata l’IA?
- Quali sono i problemi e le sfide dell’IA in campo medico?
- Mancanza di conoscenza dell’IA tra i professionisti medici
- Ultime tendenze dell’IA medica
Cos’è l’IA in primo luogo?
IA significa letteralmente “intelligenza artificiale”, ma la sua definizione varia da ricercatore a ricercatore ed è ambigua.
In generale, è un programma che riproduce su un computer il pensiero logico che qualcuno ha fatto.
Fino ad ora, era una “intelligenza” molto limitata che poteva dare risposte solo in base a determinate regole. Con lo sviluppo avanzato della tecnologia di Deep Learning dal 2010, i programmi sono diventati in grado di costruire criteri di giudizio imparando autonomamente dai dati.
Ciò significa che l’IA può costruire e classificare i propri criteri anche se l’uomo non è stato in grado di mostrarne di chiari. E ciò che ha portato questo meccanismo alle cure mediche è la cosiddetta “IA medica”.
Nell’assistenza medica, anche se ci concentriamo solo sulla malattia, sono necessari molti giudizi come la valutazione del rischio di insorgenza, la diagnosi della malattia, la selezione del metodo di trattamento, la valutazione prognostica, ecc.
Ma è complicato dalle differenze di ogni individuo, e di solito è molto difficile esprimere un giudizio.
Se i criteri sono costruiti sulla base di una grande quantità di dati, e viene presentato il metodo di trattamento ottimale, si può immaginare che il merito determinato dall’IA medica sarà estremamente grande.
Cos’è il Deep Learning?
Il Deep Learning costituisce la base dello sviluppo della tecnologia IA negli ultimi anni, ma le nuove tecnologie vengono letteralmente rilasciate a un ritmo così rapido che è difficile stare al passo.
Esiste un algoritmo chiamato rete neurale. E’ stato studiato dalla metà del 20° secolo. Questo modello si basa sulle cellule nervose cerebrali in organismi viventi, come gli esseri umani, e ha una struttura formata da strati su strati di input e output collegati fra loro.
Dando a ciascun livello una funzione (chiamata funzione di attivazione) e valutando i collegamenti, abbiamo un modello molto complesso per classificare i valori di ingresso e di uscita. Questo algoritmo con molti livelli nascosti (profondi) è chiamato Deep Learning. L’apprendimento automatico si riferisce perciò all’ “imparare da un dato fornito in modo iterativo e trovare regole appropriate”.
L’IA medica è potente ma non versatile
L’intelligenza artificiale dà l’impressione di imitare l’intelligenza umana ed è un’alternativa alla funzione cerebrale, ma in molti casi è sbagliato. L’IA al momento non è altro che “qualcosa che può identificare un particolare specifico”. In altre parole, se l’algoritmo può identificare i vasi sanguigni dalle immagini, mostrando l’immagine di un’arteria, dirà “è un vaso sanguigno”, se invece mostri un’immagine di capelli, dirà “Non è un vaso sanguigno”.
Senza alcuna modifica a questo algoritmo, non è nemmeno possibile distinguere tra neonati e adulti.
In quali campi medici può essere utilizzata l’IA?
L’assistenza medica può essere suddivisa in tre fasi: “prevenzione” per prevenire l’insorgenza della malattia, “diagnosi” per identificare le persone che sono già affette da una malattia e “trattamento” per migliorare l’esito della malattia.
L’intelligenza artificiale non solo può contribuire a uno di questi tre passaggi principali, ma viene anche utilizzata nei sistemi medici, compresi i sistemi di assicurazione medica e i sistemi di erogazione delle cure mediche, e si prevede che venga utilizzata in tutti i campi della medicina.
Quali sono i problemi e le sfide dell’IA in campo medico?
Uno dei più significativi è il ritardo nello sviluppo della legislazione relativa all’IA medica. Negli ultimi cinque anni circa, l’uso dell’IA nell’assistenza sanitaria è progredito rapidamente, ma lo sviluppo della tecnologia è stato così rapido che la legislazione necessaria non è stata al passo. In pratica, non ci sono regole su come gestire i risultati diagnostici presentati dall’IA medica.
Allo stato attuale, aggiungendo la frase “è sempre necessario la conferma del medico“, è l’unico modo in cui può essere introdotto come sistema di supporto in contesti clinici.
Come minimo, è necessario mostrare e rispettare le linee guida per la costruzione di algoritmi intrinsecamente efficaci, chiarire i requisiti necessari per l’approvazione dei sistemi di intelligenza artificiale come dispositivi medici, alcune restrizioni su ciò che non è approvato e così via. Inoltre è presente sul mercato una IA medica di efficacia sconosciuta, che risulta estremamente pericolosa.
Mancanza di conoscenza dell’IA tra i professionisti medici
Non è possibile prescrivere farmaci senza conoscere gli effetti e i meccanismi d’azione. Allo stesso modo, anche i medici e altri professionisti medici dovranno avere una certa conoscenza dell’IA in futuro. La necessità di materie di intelligenza artificiale come istruzione di base per gli studenti di medicina ha effettivamente iniziato a essere discussa, come ad esempio presso la Boston University negli Stati Uniti. Poiché l’IA nel settore sanitario diventa sempre più pervasiva e coinvolta in tutti i processi medici (ed è probabile che lo sia), sarà molto difficile per gli operatori sanitari evitare l’IA.
Ultime tendenze dell’IA medica
Scoperta di farmaci utilizzando l’intelligenza artificiale
Il gigante farmaceutico GlaxoSmithKline e la startup britannica Exscientia hanno annunciato di aver scoperto un composto che potrebbe essere usato per trattare la broncopneumopatia cronica ostruttiva (BPCO).
GlaxoSmithKline sta utilizzando una piattaforma di ricerca composta basata sull’intelligenza artificiale, che ha il potenziale per essere un passo rivoluzionario nella scoperta di farmaci. Rispetto ai processi convenzionali, l’uso dell’IA non solo migliora notevolmente l’efficienza dello sviluppo di farmaci, ma è anche efficace nell’esporre problemi che sono stati trascurati.
Nel febbraio 2020, Exscientia e Sumitomo Japan Pharma hanno annunciato l’inizio degli studi clinici in fase 1 di nuovi composti sviluppati utilizzando l’intelligenza artificiale. L’ingresso di farmaci basati sull’IA negli studi clinici sull’uomo, è una pietra miliare della scoperta farmacologica.
Utilizzo in dispositivi medici
Anche lo stetoscopio, strumento medico tradizionale, sta vivendo un’ondata di innovazione tecnologica. Lo stetoscopio AI di StethoMe è noto come dispositivo medico, certificato UE, destinato all’uso domestico.
Sono iniziati anche gli sforzi per sostituire le tecniche di raccolta del sangue con i robot. Un robot per la raccolta del sangue sviluppato da un team di ricerca della Rutgers University nel New Jersey può identificare i vasi sanguigni nei tessuti combinando l’apprendimento profondo con immagini a infrarossi e ultrasuoni. Si prevede che l’accesso vascolare da parte del robot sarà di efficacia uguale o superiore alla procedura umana, con un tasso di successo dell’88,2%.
Un team di ricercatori dell’Università di Washington ha costruito un sistema di apprendimento automatico in grado di monitorare la frequenza cardiaca senza contatto fisico utilizzando altoparlanti intelligenti. Questo è un sistema che realizza il monitoraggio in base al suono riflesso emettendo “onde sonore che non sono nella gamma udibile”. È un test a basso costo che può essere eseguito a casa e ha il potenziale per essere una tecnologia rivoluzionaria che porta alla diagnosi e all’intervento precoce delle aritmie.
La rapida crescita della telemedicina
Sullo sfondo della diffusione del nuovo coronavirus, la telemedicina si sta diffondendo rapidamente. Fino ad ora era stata limitata a un servizio di diagnosi remota incentrato sulla lettura di immagini mediche.
Ma in seguito è stata migliorata dallo sviluppo di sistemi di comunicazione mobile di prossima generazione e dalla generalizzazione di apparecchiature avanzate come gli smartphone. Inoltre, poiché le leggi e i regolamenti relativi alla telemedicina sono stati rivisti e allentati in vari paesi, nuovi attori sono comparsi nel mercato. Molti di loro incorporano la tecnologia AI nella piattaforma e cercano di ottimizzare parte del flusso con la tecnologia, come il giudizio di gravità, la selezione della destinazione di consultazione e la risposta alle richieste tramite chatbot.
I droni
Inoltre, c’è una tendenza all‘uso di droni per la consegna di farmaci e la raccolta di campioni che accompagnano la telemedicina. Nel caso dell’Università di Cincinnati, si sta lavorando allo sviluppo di un sistema di volo autonomo che combina AI e una serie di sensori con l’obiettivo di utilizzare i droni in medicina.
Nel marzo 2021, Amazon ha annunciato che avrebbe sviluppato il proprio servizio di telemedicina “Amazon Care“.
Amazon Care è un servizio medico che combina assistenza virtuale e assistenza faccia a faccia e, oltre alla consultazione con medici e infermieri tramite un’app dedicata. Supporta anche “chiamate a domicilio” inviando professionisti medici quando necessario.
Il servizio di assistenza virtuale è iniziato nell’estate del 2021 negli Stati Uniti. Lentamente verrà esteso anche alle altre Nazioni.
Amazon vede le app come un punto di ingresso e cerca di ottenere un ibrido con servizi medici reali.
Sono iniziate anche le trattative per il lancio di un servizio di test a domicilio, e ci sono possibilità di raggiungere una posizione volta a un “sistema completo”. Coinvolgerà tutte le fasi mediche, tra cui consultazione, test, trattamento e follow-up.