Radiografie e non solo: come l'IA sta trasformando la Sanità

Quello medico e sanitario è uno dei campi in cui l’impiego dell’intelligenza artificiale potrebbe apportare maggiori vantaggi. La produzione di farmaci, la messa a punto di terapie personalizzate sulla base del singolo paziente, la riduzione dei tempi d’attesa, l’ottimizzazione delle risorse a disposizione, sono solo alcuni degli ambiti in cui già ora sta dando un contributo prezioso. Non mancano tuttavia le preoccupazioni, legate alla privacy, a questioni etiche all’impatto sulla forza lavoro – per quanto, come sempre, ci si affanni a sostenere che l’IA non andrà a sostituire, ma ad integrare l’impiego di esseri umani. L’AI ai raggi X Una disciplina spesso presa a esempio dei pro e contro dell’introduzione dell’IA nelle cure mediche è radiologia. La capacità di analizzare immagini a raggi X e altri tipi di scansioni, individuando eventuali anomalie rapidamente e con un livello di precisione paragonabile, se non superiore, a quello dell’occhio umano, sta già avendo un forte impatto sul lavoro quotidiano dei medici. Nel Regno Unito, ad esempio, sta venendo introdotta nei pronto soccorso la scansione delle radiografie con IA per verificare la presenza o meno di fratture ossee. Attualmente, almeno il 10% di queste ultime non vengono diagnosticate, o soltanto con ritardo, il che comporta una minore efficacia delle cure. Al Policlinico di Milano si utilizza l’analisi radiologica con l’aiuto dell’IA dal 2021 per gli interventi specialistici, e dal 2023 al pronto soccorso per i problemi ortopedici. L’IA può individuare situazioni che sfuggono a occhio nudo, ma è anche un modo per velocizzare i tempi e ovviare alla scarsità di personale medico, un problema sempre più drammatico, non solo in Italia, ma in tutta Europa . La tentazione, e il rischio, man mano che migliora la precisione di questi sistemi, potrebbero essere quelli di automatizzare quasi totalmente questo tipo di lavoro, riducendo sempre più l’elemento umano e il ruolo del medico. Non solo in radiologia, ma in diverse branche della medicina . Con il corollario, non trascurabile, del taglio dei costi. Ci sono però diversi elementi che sembrano fare da barriera a questa evoluzione; uno è quello della cosiddetta “interpretabilità” dei risultati. L’IA è spesso una scatola nera che rende difficile capire cosa succeda lì dentro, qual è il ragionamento che ha portato a un certo risultato. Ma quando si tratta di avere a che fare con la salute dei pazienti, è indispensabile poter giustificare le proprie decisioni. Un altro fattore da considerare è che i sistemi di IA, per quanto tecnicamente precisi, non sono immuni da bias, deformazioni del giudizio che possono derivare dal modo in cui sono stati addestrati e da stereotipi o valori errati dai dataset di riferimento. Per esempio, secondo una ricerca condotta dalla Jameel Clinic del MIT a giugno, modelli di IA quali GPT-4 di OpenAI, Llama 3 di Meta e Palmyra-Med raccomandavano un livello di assistenza molto inferiore per le pazienti di sesso femminile e suggerivano ad alcune pazienti di curarsi autonomamente a casa invece di cercare aiuto. Altri studi hanno mostrato discriminazioni sulla base del gruppo etnico di appartenenza. Il nodo della privacy Per quanto attiene all’aspetto della privacy, le regole sul trattamento dei dati con IA non sono sostanzialmente diverse da quelle che si applicano in generale in ambito sanitario. Una novità da monitorare con attenzione, e su cui il Garante della Privacy si è espresso di recente, è quella del caricamento, da parte dei pazienti, di analisi e referti su software come ChatGPT o Claude, per ottenere una diagnosi “fatta in casa”. Il rischio, di cui molti utenti non si rendono conto, è quello di mettere informazioni altamente sensibili nelle mani dei fornitori di questi servizi, che potrebbero usarle per tracciare un profilo degli utenti o per addestrare i loro modelli di linguaggio. Bisognerebbe controllare l’Informativa sulla Privacy, che ahimè è quel documento che – dispiace per il Garante – non legge quasi nessuno, oppure verificare nelle impostazioni del chatbot come impedire che i propri dati vengano conservati. Su ChatGPT, per esempio, è possibile attivare una chat temporanea, il cui contenuto verrà cancellato dopo l’utilizzo . Il fenomeno fa parte di una mutamento più ampio causato dalla tecnologia e in particolare dall’IA, che è quello della riduzione dell’asimmetria informativa fra medico e paziente. Non solo il paziente si reca spesso ora dal medico munito di una prima diagnosi fornita dal chatbot, con i vantaggi, ma anche con tutti i problemi che questo può comportare – i chatbot non sono certo oracoli infallibili e possono fornire spiegazioni sbagliate e fuorvianti – pure i dottori grazie a device indossabili che producono dati, e agli algoritmi che li interpretano, possono oggi più facilmente monitorare i pazienti da remoto e conoscerli meglio in tempo quasi reale. In un tempo non troppo lontano si potrebbe arrivare a creare un “digital twin” completo di un paziente, testando di esso medicinali e terapie, per arrivare alla cura più efficace e personalizzata. Già oggi esistono modelli digitali del cuore umano e di altri organi o parti del corpo. La personalizzazione delle cure è un altro di quei settori in cui l’utilizzo dell’IA è ormai in prima linea, a partire dalle basi stesse della vita. Grazie ai modelli predittivi è possibile sperimentare terapie mirate sulla base del profilo genomico dei pazienti, estendere l’applicazione di farmaci esistenti a malattie diverse da quelle per cui erano stati inizialmente pensati, avere qualche strumento in più per capire quali persone possono reagire meglio a cure molto invasive, come ad esempio la chemioterapia.

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Federico Guerrini