Medicina e intelligenza artificiale: tra presente e futuro

Quando nel secolo passato molti artisti e futurologi si immaginavano gli anni 2000, rappresentavano un mondo in cui la tecnologia avrebbe fatto parte della nostra vita in maniera totalizzante.

Macchine volanti, sottomarini trainati da balene, videochiamate, sono solo una minima parte delle innovazioni che avrebbero migliorato le nostre esistenze; se alcune di queste sono una realtà concreta o in via di sviluppo (no, non sto parlando dei sottomarini trainati da balene!), altre non faranno parte delle nostre vite. Almeno non a breve termine.

Entrando però più nello specifico e restando nei confini del nostro territorio di appartenenza (quello della salute e del benessere), non possiamo non notare come la intelligenza artificiale (IA) sia sempre più presente in campo medico, dando la possibilità di effettuare diagnosi e prognosi o di portare avanti le terapie dei pazienti grazie ad Avatar avanzatissimi.

Partendo dalle origini stesse dell’intelligenza artificiale, vediamo quali sono le applicazioni in campo medico, qual è lo stato attuale delle cose e quali sono le prospettive future per quanto riguarda il rapporto tra IA e cura medica.

Storia dell’intelligenza artificiale e utilizzo in campo medico

I nomi che fecero fare i primi passi a questa disciplina furono quelli di Willhelm Sickhart, Blaise Pascal e Gottfried Wilhelm von Leibniz, che fra il 1623 e il 1674 svilupparono macchine in grado di effettuare calcoli matematici.

Studi che proseguirono, naturalmente, anche nei decenni successivi e che portarono (nell’arco di circa un secolo, a partire dal 1834) dalla creazione della macchina analitica, primo prototipo di un computer, a quella dello SNARC (Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator), prima macchina a rete neurale nell’ambito dell’intelligenza artificiale, nel 1950.

Proprio le reti neurali sono ampiamente utilizzate in campo diagnostico e l’intelligenza artificiale trova applicazione nell’analisi del suono del cuore, nella creazione di medicine, nelle diagnosi dei tumori, nell’interpretazione delle immagini mediche e per quanto riguarda i robot che assistono i più anziani.

Da Washington l’IA per monitorare il battito del cuore

Nel marzo del 2021 il sito di news dell’Università di Washington annunciava che ‘i ricercatori dell’Università di Washington hanno dimostrato che questi dispositivi (Amazon Echo, Google Home. Ndr) possono rilevare arresti cardiaci o monitorare la respirazione dei bambini’, sviluppando però al tempo stesso ‘una nuova abilità per uno smart speaker che per la prima volta monitora i battiti cardiaci regolari e irregolari senza contatto fisico’.

Il sistema, prosegue il sito, ‘invia suoni non udibili dall’altoparlante in una stanza e, in base al modo in cui i suoni vengono riflessi nell’altoparlante, può identificare e monitorare i singoli battiti cardiaci’.

I ricercatori hanno quindi ‘testato questo sistema su partecipanti sani e pazienti cardiopatici ospedalizzati. Lo smart speaker ha rilevato i battiti cardiaci che corrispondevano esattamente a quelli rilevati dalla strumentazione standard’.

I risultati dei test sono stati pubblicati il 9 marzo 2021 su Communications Biology.

Il deep learning per creare nuove medicine

Tra le finalità nell’uso in campo medico dell’intelligenza artificiale c’è anche quella della creazione di nuovi farmaci.

Un risultato al quale si vuole giungere con il recente sistema di IA MaSIF (Molecular Surface Interction Fingerprint), sviluppato da Bruno Correia del Politecnico di Losanna, in collaborazione con Michael Bronstein, professore di informatica dell’Università della Svizzera Italiana, dell’Imperial College di Londra e capo della ricerca in Graph Learning di Twitter.

Attraverso il geometric deep learning, un nuovo campo del machine learning in grado di apprendere da dati complessi per poi applicare le reti neurali convoluzionali tradizionali a oggetti, grafici e varietà 3D, i ricercatori hanno dato le informazioni al sistema per collegare le proprietà geometriche e chimiche delle proteine con le loro capacità di interazione.

La ricerca dimostra che oltre a capire l’interazione delle circa 20.000 proteine del corpo umano e disegnare le proteine da usare come sensori o catalizzatori nella velocizzazione delle reazioni nei processi industriali, questo sistema permetterà di disegnare nuovi farmaci contro il cancro, come le molecole in grado di inibire il complesso di proteine in grado di rendere le cellule tumorali invisibili al sistema immunitario.

La ricerca è stata pubblicata il 9 dicembre 2019 sulla rivista Nature Methods.

Diagnosticare i tumori con l’intelligenza artificiale

Scontato dire poi quanto il cancro rappresenti una malattia aggressiva che richiede trattamenti lunghi e molto costosi, a cui si uniscono alti tassi di recidiva e di mortalità.

Una diagnosi precoce e precisa è essenziale per aumentare il tasso di sopravvivenza del paziente e uno studio pubblicato su ScienceDirect il 28 febbraio 2020 sottolinea come gli ultimi sviluppi nel campo della statistica e dell’ingegneria informatica  abbiano portato molti scienziati ad applicare i metodi computazionali (come l’analisi statistica multivariata, il ramo della statistica che ha per oggetto l’analisi di due componenti) per la prognosi degli della malattia.

L’intelligenza artificiale, in particolare l’apprendimento automatico e quello profondo, ha quindi trovato larga applicazione nella ricerca clinica del cancro, con ottimi risultati.

Imaging diagnostico e IA 

Uno dei più recenti studi sull’intelligenza artificiale legata alla diagnostica per immagini, sottolinea come tra le applicazioni cliniche più promettenti dell’IA ci sia proprio l’imaging diagnostico.

Le indagini che sfruttano la diagnostica assistita da computer hanno dimostrato grandissima accuratezza nei risultati ma, evidenzia lo studio, ‘la valutazione di quest’ultimi negli studi di imaging sull’intelligenza artificiale è comunemente definita dal rilevamento della lesione, ignorandone il tipo e l’aggressività biologica’.

Questo ‘potrebbe creare una rappresentazione distorta delle prestazioni dell’IA’; un perfezionamento degli studi in materia è ancora necessario per giungere a risultati maggiormente accurati.

Pepper, il robot che fa da assistente

L’utilizzo di robot in sala operatoria non solo è realtà ma l’Italia è uno dei Paesi più all’avanguardia in materia (come vi raccontiamo in questo articolo sulla chirurgia robotica in sala).

Il nostro Paese è però anche uno di quelli in cui si vive più a lungo e dunque la nostra attenzione non può non ricadere su come l’intelligenza artificiale può impattare sulla vita delle persone più anziane.

Pepper, il robot amico dei nonni, di cui vi abbiamo parlato a inizio anno, è in questo senso un esempio perfetto di intelligenza artificiale. Il progetto è stato sperimentato tra Regno Unito e Giappone, mentre i test britannici sono stati svolti dall’Università di Genova in collaborazione con quella di Bedfordshire e l’Advinia HealthCare.

Tra i più recenti utilizzi di Pepper c’è però quello strettamente legato all’emergenza sanitaria da Covid-19. All’interno dell’Ospedale Horovice, in Repubblica Ceca, Pepper è stato utilizzato per misurare la temperatura dei pazienti, attraverso un scanner aggiuntivo sulla mano, e chiedergli cortesemente di disinfettarsi le mani all’ingresso.

Il futuro dell’intelligenza artificiale in campo medico

Come recitava lo slogan di una nota azienda informatica, “the future is now”, il futuro è adesso.

L’intelligenza artificiale, come abbiamo visto, ha già numerosi campi di applicazione in ambito medico anche se non ancora integrati (almeno non totalmente) nella quotidianità.

Lo sviluppo e il pieno controllo dell’intelligenza artificiale è fondamentale per rafforzare le 4P che dettano le coordinate della medicina del futuro (preventiva, personalizzata, di precisione, predittiva) ma anche per delineare un nuovo rapporto fra medico-paziente, in cui il macchinario possa integrare o, al bisogno, sostituire il professionista.

Difficile predire il punto che raggiungerà lo sviluppo e il livello di integrazione dell’intelligenza artificiale in campo medico.

Di certo c’è che trovare (e mantenere) l’equilibrio tra il lato umano e l’intelligenza artificiale sarà la sfida da vincere più importante.