Algoritmi che aiutano le persone
La ricerca sull'intelligenza artificiale (IA) ha compiuto passi da gigante negli ultimi anni, tanto da rendere evidenti applicazioni e impatti positivi anche in ambito medico. Ad oggi, probabilmente le soluzioni a base di IA più avanzate sono disponibili in ambito diagnostico, per esempio per l'analisi delle immagini radiologiche. Altre aree di interesse con progetti ad elevato impatto commerciale riguardano l'individuazione di molecole con potenziale terapeutico. Si moltiplicano anche gli utilizzi per il miglioramento della qualità di vita, e più in generale della qualità delle cure e dell'esperienza dei pazienti.
Rispetto a questo ultimo punto, strumenti come ChatGPT, che ha raggiunto milioni di utenti in poche settimane, possono avere un ruolo. Alcune esperienze iniziali documentano l'uso di ChatGPT per supportare attività burocratiche, come la stesura di certificati di malattia o richieste di rimborso alle assicurazioni mediche. Altri utilizzi riguardano l'impiego in attività più complesse, come il triage, ovvero stabilire priorità - sulla base di criteri numerosi e predefiniti - nell'accesso ai servizi in contesti in cui le risorse sono limitate, o la possibilità di fornire informazioni circa le terapie in corso e raccogliere allo stesso tempo, direttamente dal paziente, spunti che potrebbero influenzare il percorso di cura.
Tuttavia, strumenti come ChatGPT, e in generale soluzione di IA pensate come prodotti di consumo e non per finalità mediche, sollevano una serie di questioni etiche e legali.
Per esempio, in una delle iniziative di ricerca attualmente in corso presso la Divisione Government, Health e Not-for-Profit e il CERGAS di SDA Bocconi, mi sono recentemente trovata a valutare la possibilità di inserire all'interno di una app medicale proprio ChatGPT per la redazione di un testo pensato per fornire tutte le informazioni necessarie a una donna che si appresti ad affrontare un percorso di cura a seguito di diagnosi di tumore al seno. In brevissimo tempo il chatbot ha generato un testo verosimile che stiamo validando con il contributo imprescindibile di clinici e professionisti sanitari del settore in vista di una pubblicazione, perché la domanda è se le informazioni così generate siano sufficientemente accurate e imparziali da poter essere applicate in un contesto sensibile come quello della tutela della salute.
Altre sfide correlate all'uso di ChatGPT in ambito sanitario riguardano eventuali e, purtroppo, probabili rischi di violazioni della privacy dovute alla comunicazione di dati sensibili teoricamente a disposizione di divulgazioni future a terzi. Ad oggi mancano inoltre moduli di consenso informato adeguati ai molteplici usi possibili.
Attualmente presso il CERGAS, stiamo lavorando su un'altra soluzione pensata per le pazienti a cui è indicata una mastectomia con successiva ricostruzione mammaria. CINDERELLA è un progetto europeo di durata quadriennale, che ambisce a migliorare il livello di soddisfazione, e quindi il benessere psicologico e la qualità di vita delle pazienti operate per il tumore al seno attraverso la automatizzazione della valutazione estetica dei risultati della chirurgia e la previsione dei risultati prima dell'intervento, così da favorire una partecipazione attiva e consapevole della donna nella scelta del trattamento.
Di fronte a una molteplicità di alternative chirurgiche possibili, difficilmente ad oggi la donna è messa nella condizione di poter giudicare quale tipo di intervento possa fornire i migliori risultati estetici nel proprio caso. Per automatizzare e rendere oggettive tali valutazioni, da alcuni anni un algoritmo (BCCT.core) predisposto dall'INESC TEC di Porto e dalla Breast Unit della Fondazione Champalimaud di Lisbona, ha iniziato a classificare fotografie di toraci di pazienti operate di cancro al seno in base agli esiti estetici codificati con metriche per lo più geometriche. Il software per esempio è in grado di stabilire autonomamente volumi e coppa del reggiseno a partire dalla fotografia. Va da sé che le immagini sono impiegate dopo essere state anonimizzate previo consenso da parte delle donne fotografate.
Per limitare eventuali iniquità nelle risposte fornite dal software, il database di immagini per il training dell'IA in CINDERELLA ha avuto bisogno di essere ampliato per comprendere una varietà di donne inizialmente sottorappresentate, per incarnato, luminosità e forme.
Grazie ai recenti progressi nell'ambito del cosiddetto deep learning, che permette di ottimizzare la capacità di riconoscimento delle immagini, il software avanzato potrà fornire previsioni personalizzate per le singole pazienti circa i risultati dei vari approcci chirurgici.
Alla base di tutto, però, ci deve essere un elemento: solo una implementazione efficace ed equa delle soluzioni di IA, centrata sui bisogni delle persone e su standard di sicurezza ed etica adeguati, permetterà al potenziale di queste innovazioni di emergere, migliorando la qualità dell'assistenza e il benessere delle comunità.