AI in Medicina, prevenzione e farmaci reinventati
AI per interpretare dati e identificare cause ed effetti delle patologie o riposizionare medicine in ambiti diversi da quello per cui sono state create.
di Alessandro Luongo
Intelligenza Artificiale per prevenire malattie e permettere trattamenti adeguati.
Stefano Ceri, professore di Data Science al Politecnico di Milano, esperto di genomica, tiene però a fare una premessa importante prima di parlare di soluzioni di AI applicate alla medicina: «Bisogna avere una grande quantità di dati e di qualità su campioni presi su una popolazione nota per avere dei modelli predittivi. Una volta svolto questo lavoro preparatorio si usano poi tecniche come il machine learning o le reti neurali per cercare di anticipare, ad esempio, l’insorgenza di una data malattia».
La medicina preventiva è dunque fondamentale oggi per decidere quanto è grave una certa affezione, a quale classe appartiene e capire gli strumenti idonei per affrontarla.
«Ad esempio, grazie all’AI, per certe classi di pazienti possiamo prevedere che la recidiva della malattia sarà quasi nulla».
Quali le nuove frontiere dell’intelligenza artificiale applicata a medicina e salute?
«Riguardano in particolare il riposizionamento di farmaci approvati da decenni per un uso e testate oggi per un utilizzo diverso rispetto a quello originario – conclude l’esperto – ad esempio, quelli cardiologici ora riposizionati in chiave tumorale».
Sempre in ambito medico, QuestIT, azienda senese specializzata nello sviluppo di tecnologie proprietarie di Intelligenza Artificiale, ha realizzato per l’Istituto Nazionale Tumori Pascalino, un’assistente virtuale che aiuta i pazienti oncologici a reperire tutte le informazioni di cui hanno bisogno nel minor tempo possibile, guidandoli all’interno del website o del sito d’informazione dell’Istituto. Inoltre, offre loro consigli su come scaricare le loro cartelle cliniche in base a patologia e corso di cura.
Ancora: per l’USI Valle d’Aosta, sempre QuestIT ha creato un virtual assistant di ultima generazione, che risulta una risorsa fondamentale per accedere alle informazioni di cui ogni paziente ha bisogno e per agevolare la prenotazione dei singoli vaccini.
A questo proposito, i cittadini dell’intera regione ricevono, a cadenza variabile, una telefonata da parte dell’assistente virtuale per fissare, insieme, l’appuntamento per la vaccinazione e, il giorno prima della data stabilita, lo stesso gemello digitale ricorda alla persona in carne e ossa di presentarsi alla vaccinazione.
Sempre l’azienda senese ha creato un avatar, denominato Algho, che al momento è sperimentato come buddy di soggetti fragili tipo anziani o persone affette dai cosiddetti Non Communicable Desease. La stessa tecnologia, per completezza, può essere inserita all’interno di piattaforme, totem e robot.
Già nel 2022, infine, l’Università di Pisa aveva eseguito il primo studio internazionale per imparare ad operare con i robot grazie all’AI. Un gruppo di studenti di medicina ha dovuto così eseguire specifici esercizi al simulatore per chirurgia robotica fino al raggiungimento del livello di competenza richiesto. In seguito sono stati sviluppati via software vari modelli di intelligenza artificiale per prevedere il tempo e il numero di tentativi di ciascun esercizio in cui i partecipanti avrebbero completato il loro percorso di formazione.
Utilizzando una particolare configurazione (chiamata ensemble learning) in cui si aggregavano più modelli di reti neurali è stato possibile ottenere un’accuratezza più elevata (fino al 95% in alcuni casi) rispetto a qualunque altro modello di machine learning, una branca dell’intelligenza artificiale.
I risultati dello studio, al quale ha partecipato anche il gruppo di chirurgia generale del professor Luca Morelli, sono stati poi pubblicati su Surgical Endoscopy, una delle riviste più autorevoli di chirurgia. Lo studio condotto presso l’Ateneo pisano rappresenta la più elevata casistica internazionale nel settore e si basa sull’esperienza di Andrea Moglia nella simulazione in chirurgia robotica iniziata nel 2009 presso il centro EndoCAS, diretto dal professor Mauro Ferrari, che lo ha visto utilizzare per primo in Italia i simulatori virtuali per il sistema di chirurgia robotica da Vinci.