Intelligenza artificiale e medicina, la rivoluzione del MedTech
L'intelligenza artificiale rivoluziona la medicina, migliorando le diagnosi e uniformando la qualità delle cure ma ponendo nuove domande etiche
MediTech e Sanità 4.0: l'Intelligenza Artificiale rivoluziona la salute pubblica e riduce i costi
Oltre a rappresentare un vantaggio per le imprese, l'intelligenza artificiale può essere un'importante risorsa per il sistema sanitario e per l'intera collettività: opportunamente utilizzata, l'AI può trasformare il sistema Paese nel suo complesso, contribuendo a migliorare la salute pubblica, ridurre i costi e aumentare l'efficienza dei servizi. Iniziamo con il definire due termini che oggi ricorrono, quando si parla di innovazione in ambito sanitario: MedTech e Sanità 4.0.
Il concetto di MedTech, contrazione di medical technologies, rappresenta l'insieme delle tecnologie avanzate utilizzate oggi per migliorare l'efficacia delle cure mediche e i processi di trattamento dei pazienti. È il punto di incontro tra medicina e tecnologia, e comprende dispositivi diagnostici, strumentazione robotica, applicazioni di intelligenza artificiale (AI) e soluzioni digitali per il monitoraggio a distanza della salute.
Sanità 4.0, invece, è il termine usato per descrivere l'adozione di queste innovazioni all'interno del settore sanitario, con l'obiettivo di rendere il sistema delle cure sempre più automatizzato, interconnesso e personalizzato. La Sanità 4.0 ha il potenziale per uniformare la qualità del servizio sanitario tra diverse strutture, riducendo le disparità attuali: è innegabile, infatti, che oggi la qualità delle cure vari notevolmente tra ospedali, spesso a causa delle risorse disponibili o della presenza di macchinari più o meno avanzati. Le tecnologie MedTech, come l'AI, permetteranno di tendere verso una standardizzazione dell'assistenza sanitaria, offrendo strumenti di diagnosi avanzati a tutte le strutture, migliorando l'accesso alle cure e rendendo i trattamenti più efficaci e personalizzati.
MedTech e diagnosi precoce, oltre l’occhio umano
Uno dei campi in cui l'intelligenza artificiale sta portando maggiori progressi è quello della diagnostica per immagini, ossia l’analisi di dati basati su set storici come radiografie, risonanze magnetiche e TAC, che permettono di ottenere immagini di sezioni del corpo umano in relazione a diverse patologie. Con l'AI, è possibile analizzare enormi quantità di immagini mediche in tempi rapidissimi e con un livello di precisione ineguagliabile rispetto all'analisi umana.
Questo è particolarmente evidente nella rilevazione precoce di malattie come i tumori. Grazie all'AI, oggi è possibile identificare tumori in uno stadio così iniziale da essere invisibili anche agli occhi più esperti. L'intelligenza artificiale è in grado di individuare anomalie microscopiche che sfuggirebbero a un'analisi manuale, rendendo possibile trattare la malattia quasi prima che si sviluppi.
L'AI applicata alla diagnostica per immagini, quindi, non solo aumenta l'efficacia del processo diagnostico, ma riduce il margine di errore umano, consentendo una prevenzione più efficace e un miglioramento dei tassi di sopravvivenza. Questo progresso tecnologico rappresenta un salto in avanti nel campo della medicina, capace di offrire a pazienti e medici una speranza concreta di diagnosi più tempestive e interventi mirati.
Sanità 4.0, come utilizzare i dati per creare sapere condiviso
Uno dei principali vantaggi della Sanità 4.0 è la capacità di raccogliere, organizzare e analizzare i dati sanitari su vasta scala. Diversi progetti europei stanno lavorando per creare banche dati condivise che includano milioni di cartelle cliniche provenienti da ospedali e cliniche. Avere dati sanitari standardizzati facilita la loro consultazione e condivisione tra strutture, consentendo ai medici di accedere a informazioni cruciali e migliorare il processo diagnostico e terapeutico.
Un esempio concreto è il progetto Europeo BETTER, che utilizza l'intelligenza artificiale per creare un sistema di apprendimento federato tra i database di sette ospedali europei. L'obiettivo è la cura delle malattie genetiche rare attraverso la messa a fattor comune di conoscenze da diversi contesti clinici, per creare modelli predittivi più accurati.
Grazie a questo tipo di rete, anche le piccole cliniche potranno beneficiare di dati condivisi, per migliorare le diagnosi e le terapie per patologie difficili da trattare, accedendo a dati statistici e a un tesoro di letteratura medica prima non condivisi. Il tutto, nel più completo rispetto della privacy dei pazienti.
Etica e responsabilità nella medicina assistita dall'AI
L'introduzione dell'AI nel settore medico solleva importanti questioni etiche. I medici, infatti, fanno un giuramento professionale che li obbliga a prendere decisioni informate e responsabili per il benessere dei pazienti. L'intelligenza artificiale può supportare questi processi con diagnosi basate sull'analisi di dati clinici, ma chi è responsabile della decisione finale? La macchina o l'umano?
Nonostante le sue capacità, l'AI non può sostituire il giudizio umano, specialmente in un contesto così delicato come la cura della salute. Resta dunque da definire il confine tra l'assistenza dell'AI e l'autonomia decisionale del medico, che deve garantire che le sue scelte siano sempre eticamente valide e personalizzate per ogni paziente.
Da non sottovalutare anche il tema della privacy dei dati dei pazienti che, come accennato sopra, sono fondamentali per supportare l’apprendimento degli algoritmi ma vanno anche tutelati con un processi di anonimizzazione.
Infine, un’ovvietà: l’insostituibile empatia dell’umano, soprattutto nella comunicazione delle patologie e delle terapie che il paziente dovrà portare avanti. Forse questa può essere una chiave: supportati dall’AI in una fase più numerica e analitica del lavoro, i dottori e gli operatori sanitari potranno dedicare ancora più attenzione alla delicatissima relazione medico-paziente.