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Intelligenza Artificiale sta per trasformare la diagnostica

Intelligenza artificiale, volto virtuale di una donna

ChatGPT fa parlare di sé da mesi. Il modello linguistico basato sull’intelligenza artificiale fa analisi, previsioni, stringhe di codice, elabora saggi su qualsiasi tema e compone poesie. Com’era prevedibile, anche Google ha presentato il suo software con cui è possibile interagire attraverso il linguaggio naturale.

Tuttavia, l’intelligenza artificiale progredisce anche nel campo scientifico e probabilmente sarà proprio questo campo a dare i risultati più entusiasmanti nel medio lungo periodo. Servirà molto tempo per produrre ottimi risultati, senza rischi.  Tuttavia, secondo gli esperti, gli sviluppi legati al tentativo di emulare il cervello umano sarebbero addirittura quelli meno interessanti. Uno dei campi più promettenti dell’ AI (Artificial Intelligence) sarebbe invece quello della diagnostica. Un software di intelligenza artificiale potrebbe ad esempio individuare un tumore su una lastra con molti anni di anticipo. Negli Stati Uniti questo sta già avvenendo, tant’è che un’importante ricerca pubblicata su varie riviste scientifiche legate al Mit, l’Università scientifica più importante al mondo, lo ha messo nero su bianco. Un software che si chiama Sibyl, sarebbe in grado, secondo gli scienziati, di individuare i tumori, ai polmoni in particolare, sulle lastre con anni di anticipo. Sebbene si tratti di sperimentazioni, e servirà ancora molto tempo per renderle sicure e affidabili, la strada è già tracciata. 

I modelli di cui parliamo di intelligenza artificiale applicati alla scienza sono sempre algoritmi, quindi il modello di base è lo stesso, ma sono sviluppati per finalità totalmente diverse. In particolare potrebbero essere preziosi per il calcolo matematico. In altre parole, è da settori come biologia e farmacologia che ci sì aspetta le novità positive più importanti grazie all’intelligenza artificiale. Infatti, si stanno già sperimentando anche software in grado di capire in maniera precisa il potenziale di alcune molecole. 

Ciò non significa ce potremo fare a meno degli scienziati, ma l’intelligenza artificiale potrà diventare uno strumento per accorciare la strada ad esempio in una prima fase, in cui la capacità di calcolo è molto importante. Successivamente interviene comunque l’esperienza e la creatività dell’essere umano

Intelligenza Artificiale e “predizione”, quali promesse 

L’Intelligenza Artificiale sta entrando rapidamente nel mondo medico, specie nella diagnostica per immagini. Nel prossimo futuro potrà supportare lo specialista nelle decisioni e cambiare i percorsi diagnostici e terapeutici. Si accumulano le prove di affidabilità, ma ancora non sono sufficienti a scongiurare i possibili rischi. Alla base è necessaria la validazione scientifica e il controllo sui dati processati dai sistemi, per proteggere la privacy e non solo. Infatti, uno sviluppo incontrollato e non governato dell’AI porterebbe risvolti negativi. 

AI e diagnostica sono strettamente connessi al concetto di “predizione”.  Questa è una delle sue migliori promesse. L’Intelligenza Artificiale è infatti in grado di creare dei veri e propri ‘modelli predittivi’ matematici, capaci di identificare precocemente gli esordi di una malattia, anticipandone l’insorgenza. 

Ad oggi sono molti gli esempi. In uno studio, nel campo della identificazione di tumori polmonari, gli algoritmi di machine learning (sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati utilizzati) istruiti attraverso la scansione di oltre 34mila radiografie toraciche, hanno raggiunto un livello di accuratezza superiore a 17 su 18 radiologi usati come confronto. Anche nell’identificazione dei tumori della mammella ci sono stati risultati incoraggianti. Ad esempio, un sistema di AI ha portato a una riduzione assoluta del 5,7% negli Stati Uniti e 1,2% nel Regno Unito nei falsi positivi e rispettivamente del 9,4% e 2,7% nei falsi negativi. Non solo, nel confronto con l’operato di 6 radiologi, ha dimostrato un aumento dell‘11,5% della sensibilità.

In campo dermatologico, un’analisi su quasi 130mila immagini, ha dimostrato l’affidabilità di un sistema di machine learning nell’identificazione di carcinoma e di melanoma. La sensibilità è stata rispettivamente del 96% e del 94%, assolutamente sovrapponibili a quelle di 21 dermatologi americani certificati. 

Insomma il sistema sembra funzionare, ma gli esperti sono prudenti. Difatti, esistono anche alcune revisioni sistematiche e meta-analisi che ne mettono in discussione validità scientifica e metodologia impiegata. Inoltre, sussiste il problema della scarsa collaborazione tra clinici e sviluppatori di sistemi di AI. Per esempio, da una revisione sistematica degli studi di imaging polmonare assistito dall’AI per Covid-19 è emersa una discrepanza tra ciò su cui si focalizzano gli sviluppatori e quello di cui i medici hanno bisogno.

Già lo scorso anno, il Consiglio Superiore di Sanità – Sezione V del ministero della Salute ha stilato un documento “I sistemi di intelligenza artificiale come strumento di supporto alla diagnostica”.  L’obiettivo è rendere il nostro Paese competitivo a livello internazionale nella programmazione e nello sviluppo dei sistemi di AI.

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