Il mercato globale della sanità è in forte crescita. Secondo le stime della intelligence unit dell’Economist, passerà dai 7 mila miliardi di dollari del 2015 ai quasi 9 mila nel 2020. Una crescita dovuta ad una maggiore aspettativa di vita globale (si passa dai 73 ai 74 anni), alla maggiore diffusione di malattie croniche e il maggior numero di pazienti di malattie mentali come l’alzheimer.
Nuove discipline poi, come la medicina traslazionale, sono nate per combinare discipline, risorse, competenze e tecniche al fine di migliorare la prevenzione, diagnosi e cura delle malattie.
La necessità di maggiore accuratezza nelle diagnosi e di trattamento di un maggior numero di pazienti rendono quello della sanità un terreno ideale per le AI.
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L’intelligenza artificiale e la relazione con i pazienti
Dispositivi wearable, cartelle cliniche digitalizzate e inserite in enormi database, profili social e app hanno reso sempre di più i dati clinici a disposizione dei sistemi di intelligenza artificiale. Dati che possono essere usati per fare diagnosi sempre più accurate.
In Italia sono già stati concessi al sistema IBM Watson i dati (resi anonimi, assicurano) contenuti nelle cartelle cliniche di tutti gli italiani. *
Le AI non solo hanno a disposizione una grande mole di dati sanitari, ma possono imparare leggendo tutta la letteratura scientifica disponibile e le ricerche più avanzate e recenti. Instancabilmente, ogni minuto di ogni giorno.
“L’idea che i dottori possano tenersi aggiornati con la ricerca mantenendo al tempo stesso uno stretto contatto con i pazienti è una illusione, se non altro per la grande mole di dati”, ha dichiarato Jörg Goldhahn, professore e vicedirettore del istituto di medicina traslazionale del politecnico di Zurigo.
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I sistemi di intelligenza artificiale non sono (ancora) un granché nello stabilire una relazione con i pazienti, ma questa maggiore freddezza li renderebbe anche meno sensibili ai bias cognitivi di cui sono spesso vittime i medici, più precisi nelle diagnosi e, per alcune categorie di pazienti, preferibili. Persone giovani o insicure, timorose di esporre i loro sintomi e preoccupazioni ad un dottore umano, si troverebbero più a loro agio ad interagire con una AI, secondo Goldhahn.
Ma non tutti sono d’accordo: Vanessa Rampton, dell’Institute for Health and Social Policy a Montreal, sostiene che le macchine non sostituiranno mai i dottori in carne e ossa, proprio per le maggiori capacità relazionali di questi ultimi, in grado di vedere e trattare il paziente non solo come malato ma come persona nel suo complesso.
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La grande opportunità delle AI in Medicina
Sembrerebbe quasi inevitabile l’adozione dei sistemi di intelligenza artificiale in medicina.
L’evoluzione della tecnologia sottostante è una ragione importante, ma non l’unica.
Molti considerano l’introduzione delle AI in Medicina un modo efficace di rimediare alla necessità sempre maggiore di medici qualificati e al costo sempre crescente del loro addestramento.
La Cina è all’avanguardia nel settore proprio per questo motivo. Trasmissioni TV tipo “Dottori Vs. Macchine” in cui un team di 25 medici esperti deve competere con il sistema Biomind nella diagnosi di tumori cerebrali sono molto popolari in questo Paese.
In occidente IBM ha messo in campo il suo sistema Watson, che ha qualche difficoltà ad essere accettato dai colleghi umani.
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Altre grandi aziende, come Microsoft e Google non stanno a guardare e hanno preso, anche di recente, decisioni importanti e strategiche.
Microsoft è scesa in campo un anno fa, lanciando la sua iniziativa Healthcare NExT, per far convergere le tecnologie Cloud, AI e la conoscenza degli esperti nel settore della sanità per accelerare l’innovazione del settore, e non lo farà da sola ma anche investendo in partner tecnologici.
Google, ha nominato un CEO, David Feinberg, ex capo della Geisinger health, che non a caso farà riferimento al capo della AI Jeff Dean e al CEO Sundar Pichai stesso, per unificare tutte le iniziative e investimenti della capogruppo Alphabet nel settore AI e sanità, oggi ancora portate avanti dalle singole aziende del gruppo come Nest, Verily, Calico, DeepMind e Google Fit.
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Il matrimonio tra intelligenza artificiale e medicina sembrerebbe destinato ad essere una unione proficua e felice, nonostante alcune impasse, come quella di Watson o come quella dei sistemi per la diagnosi della polmonite.
Watson di IBM è stato efficace nelle diagnosi ma ha dovuto affrontare la resistenza al cambiamento tra i dottori che dovevano usarlo.
I sistemi che dovevano diagnosticare la polmonite, invece, non erano sufficientemente efficaci su campo, con dati veri, come nei test di addestramento.
Nonostante questi insuccessi ed errori, sono molti gli esperti che prevedono un futuro vicino in cui dottori e AI potranno (e dovranno) collaborare per poter curare e trattare efficacemente un numero sempre maggiore di pazienti.
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* NdR: IBM ci segnala che quanto da noi asserito nel testo barrato non corrisponderebbe alla reale situazione. L'argomento è stato affrontato in una interrogazione parlamentare con l'allora Ministro della Salute Lorenzin.
Abbiamo già intrapreso una ricerca delle fonti con la nostra squadra di Fact Checking per verificare la correttezza delle informazioni in nostro possesso. Vi terremo aggiornati.
