Cos’è l’intelligenza artificiale?
È l’abilità di una macchina nell’interpretare dati esterni, nell’imparare da essi e nell’utilizzare le informazioni acquisite per raggiungere obiettivi e risolvere problemi. Essa ha come scopo quello di creare software e hardware capaci di rispondere a situazioni complesse come lo farebbe un individuo; dalla capacità di distinguere i volti delle persone a quella di emulare il pensiero umano, elaborando rapidamente e in modo autonomo un’enorme quantità di dati.
Come ci riesce?
Basandosi su un insieme di algoritmi, sempre più complessi, che in alcuni casi la macchina è in grado di migliorare da sola analizzando un’enorme quantità di dati accumulati nel tempo: è il cosiddetto machine learning cioè l’autoapprendimento dello strumento tecnologico.
In quali campi può essere applicata?
L’intelligenza artificiale sta già influenzando tantissimi aspetti della nostra vita quotidiana in modi innovativi e sorprendenti, dagli elettrodomestici alle piattaforme di streaming, dai videogiochi alla robotica umanoide, fino a svolgere compiti estremamente delicati come le diagnosi mediche in campo sanitario. E se può non turbare il pensiero di un’automobile guidata grazie ai sensori gestiti dall’Intelligenza Artificiale, altrettanto non si può dire per ciò che riguarda l’ambito medico e l’idea di affidare una parte della propria salute a un’apparecchiatura.
Diamo la parola, su questi argomenti, ad alcuni esperti del settore oncologico.
Diagnosi per immagini e screening : due ambiti in cui l’ IA è già un metodo supplementare a disposizione degli oncologi
La d.ssa Asela Prelaj, medico oncologo, ricercatrice dell’Istituto Nazionale dei Tumori di Milano e dottoranda in Bioingegneria con focus su Intelligenza Artificiale all’Università Politecnico di Milano, spiega in quali settori della medicina l’Intelligenza Artificiale potrebbe essere utilizzata: “Di sicuro, diagnosi e screening oncologici sono i due campi d’elezione per l’applicazione di questa tecnologia. È bene utilizzare il presente perché essa è già adottata da noi ricercatori, soprattutto nella ricerca di base ma anche nella pratica clinica, ad esempio nel programma di screening nazionale RISP, Rete Italiana per lo Screening Polmonare, finanziato dal Ministero della Salute e coordinato dall’INT. Qui, ogni TAC polmonare viene analizzata con programmi di IA per aiutare il radiologo nella lettura dell’esame strumentale. Per quanto riguarda la diagnosi, invece, va citato come esempio il Mount Sinai Hospital di New York, dove i referti, in caso di esami radiologici, sono sempre eseguiti con l’utilizzo dell’IA e poi controllati dal radiologo. Infine è interessante sottolineare anche l’applicazione in laboratorio, perché l’anatomo-patologo studia le immagini grazie al Deep Learning, una delle branche dell’Intelligenza Artificiale realizzata a vantaggio di una diagnosi più raffinata e precisa del reperto bioptico istologico.
Ci si può domandare se siano fondati i timori su questa nuova tecnologia la quale possa sovrastare e sostituire il medico. Io dico No, perché è un avanzamento tecnologico, uno strumento in più a disposizione del medico e quindi non competitivo. Anzi, ottimizzerà i diversi step dalla diagnosi alle terapie, permettendo al dottore di dedicarsi in modo più approfondito al colloquio col paziente, e una maggiore serenità da parte del malato sulle decisioni che vengono concordate per il suo percorso terapeutico”, conclude l’oncologa dell’Istituto dei Tumori.
Oltre all’ intelligenza (artificiale) serve un occhio critico (naturale): il caso del tumore al polmone
Si pensa che intorno al 2050 l’Intelligenza Artificiale raggiungerà quella umana, rivoluzionando l’oncologia soprattutto nella diagnostica e nella cura della malattia. Un gruppo di scienziati del Dipartimento di ricerca di Google ha inserito in un computer oltre 42.000 immagini acquisite mediante tomografia computerizzata (TAC) del torace per “allenarlo” a riconoscere le lesioni polmonari che possono nascondere un tumore. La macchina ha quindi elaborato un algoritmo con il quale è in grado di valutare se un certo paziente ha una neoplasia polmonare. I ricercatori hanno scoperto che l’algoritmo permette di ottenere l’11 % di risultati falsi positivi in meno (paziente sano a cui viene erroneamente diagnosticato un tumore) e il 5 % di falsi negativi in meno (paziente con tumore che viene classificato, invece, come sano) rispetto a quando le stesse immagini sono state analizzate da un radiologo esperto. Ovviamente ciò non squalifica il lavoro dei radiologi professionisti, visto che il dispositivo medico innovativo e il radiologo si equivalgono nel momento in cui si rende necessario confrontare una TAC recente con una più vecchia e trovarne le differenze. I risultati dello studio sono stati pubblicati su Nature Medicine, un’importante rivista medica, e confermano quanto riscontrato in altri ambiti dell’oncologia: le macchine sembrano essere più efficaci degli esseri umani nell’interpretare le immagini anche nel caso di tumori cerebrali e della pelle. Possiamo quindi mandare in pensione i radiologi? Niente affatto, perché la superiorità della macchina sull’uomo si conferma solo quando viene analizzata una immagine per volta. Quando si devono invece confrontare una TAC recente e una più vecchia (quindi quando si devono scovare le differenze tra due immagini), la performance dell’algoritmo e quella del radiologo esperto si equivalgono. Non a caso gli autori hanno concluso dicendo che “la ricerca crea l’opportunità per ottimizzare il processo di screening per il tumore al polmone mediante l’assistenza automatica da parte del computer”. Assistenza e non sostituzione, e solo in fase di screening, ovvero nel momento in cui si esamina una persona che non presenta sintomi e che non si è sottoposta in precedenza ad altre analisi.
Diagnosi per immagini più precise per il t:umore al seno: – 7% morti in 6 anni
“Grazie agli algoritmi in grado di analizzare una gran mole di dati – spiega il prof. Francesco Cognetti, Presidente di Fondazione Insieme Contro il Cancro e della Federazione Oncologi Cardiologi ed Ematologi – la sensibilità delle mammografie aumenta del 12 % e diminuiscono i falsi positivi e quelli negativi. I risparmi per il Servizio Sanitario Nazionale sono notevoli in quanto vengono evitate biopsie nelle persone con tumori che si rivelano, mediante IA, benigni. Oggi, in Italia, vivono più di 834000 donne dopo la diagnosi di tumore al seno, con una sopravvivenza a 5 anni che raggiunge oltre l’88%. Dal 2015 al 2021 è stata stimata una riduzione dei decessi pari quasi al 7% (- 6,8%) per la neoplasia più frequente nel nostro Paese (54.976 casi nel 2020). Un risultato molto importante, ottenuto grazie ai programmi di screening e all’uso sempre più raffinato dell’Intelligenza Artificiale, la quale consente di individuare la malattia in fase iniziale e a proporre terapie sempre più efficaci.”
IA: un alleato negli studi sull’embriogenesi
L’Intelligenza Artificiale ha un ruolo sempre più importante nelle scienze biomediche, come in tanti altri campi di applicazione: molti passi avanti sono stati registrati nella ricerca farmacologica e nella diagnostica per immagini affiancando e agevolando il lavoro degli esperti. In Germania un sistema IA è stato utilizzato per identificare e classificare i difetti nello sviluppo embrionale umano partendo da una considerevole serie di immagini raccolte. Il software si chiama EmbryoNet ed è stato sviluppato da un team di ricercatori tedeschi guidati dal dr. Patrick Muller dell’Università di Costanza, che ha cominciato a lavorare al progetto nel 2020: l’equipe ha iniziato questo percorso ragionando su come sfruttare i grandi progressi compiuti nell’ambito delle analisi di immagini attraverso l’Intelligenza Artificiale. Ad EmbryoNet inizialmente sono state sottoposte immagini di embrioni di zebrafish e successivamente quelle di embrioni umani, utilizzate per indicare i problemi nello sviluppo embrionale e i meccanismi sulla loro origine, per studiare poi in dettaglio anche la degenerazione dei tessuti verso proliferazioni tumorali. Ma non è tutto: il team di ricercatori ha fatto confrontare l’Intelligenza Artificiale con gli specialisti del settore sanitario, e i risultati hanno dimostrato che l’IA riesce a identificare i difetti molto prima degli studiosi e con precisione decisamente maggiore.
IA e esseri umani a confronto
Recentemente Neurology Genetics ha messo a confronto il “pensiero” dell’IBM con quello di un team di medici specialisti in radio-oncologia. Lo scopo della ricerca era quello di diagnosticare e trattare un tumore al cervello in un paziente di 76 anni. In pochissimo tempo l’Intelligenza Artificiale ha riconosciuto la tipologia di tumore e ha avanzato una proposta di trattamento terapeutico, mentre il team di medici avrebbe impiegato molto più tempo, proponendo però una cura molto più efficace. Quindi, anche se l’intelligenza artificiale è indubbiamente più veloce nella diagnosi e nella terapia, le decisioni dei medici sono riuscite a fare collegamenti che la macchina non è ancora in grado di compiere.
In conclusione, il valore dell’Intelligenza Artificiale si fonda sull’esperienza umana e sulla possibilità di unire la potenza degli algoritmi a una profonda conoscenza clinica dei pazienti, la quale anamnesi dettagliata deve essere sempre vista come prioritaria rispetto al dato-macchina. Nascono così soluzioni da integrare nei flussi di lavoro degli oncologi e nel percorso di cura del paziente, senza difficoltà anzi con estrema naturalezza nel percorso diagnosi-prognosi-terapia. L’innovazione tecnologica in sanità dovrà essere umana e sostenibile, con le persone sempre al centro, i pazienti e i loro medici in primis!
Articolo associato:
https://www.oncolife.it/in-prima-linea/lintelligenza-artificiale-applicata-alla-medicina/