I dati ci cureranno
Ci sono grandi aspettative che nei prossimi anni l'intelligenza artificiale rivoluzionerà la medicina. Due fattori chiave sono alla base di questo entusiasmo: un aumento senza precedenti della nostra capacità di acquisire dati sui pazienti e una rapida maturazione della metodologia per utilizzarli. In effetti, l'IA è già ampiamente utilizzata in questo settore e sta guidando importanti scoperte fondamentali e lo sviluppo di nuovi strumenti. La produzione di dati in tutte le discipline della salute e delle scienze della vita è in rapida crescita: stiamo acquisendo più dati di quanti ne possiamo analizzare e quindi la potenza dell'IA ci offre un'opportunità straordinaria di fornire analisi significative e utili di tali dati. È importante notare che non solo la velocità di produzione dei dati, ma anche la loro qualità e risoluzione stanno rapidamente aumentando in molte discipline, soddisfacendo così i requisiti necessari per l'applicazione dell'IA.
La genomica - lo studio dei nostri geni e delle loro funzioni - ha probabilmente registrato la più grande esplosione di dati di recente e ha raggiunto altre aree dei Big Data come l'astronomia e i social media. In effetti, l'intelligenza artificiale viene già applicata all'analisi dei dati genomici a tutti i livelli, dall'affrontare la sfida della ricerca di sequenze su scala di petabyte, all'identificazione di geni associati a malattie specifiche, o all'utilizzo di dati genetici, sullo stile di vita e sull'ambiente per prevedere il rischio di malattia.
Analizzando insiemi completi di dati biologici provenienti da controlli sani o da persone affette da una specifica malattia, gli algoritmi di IA potrebbero anche identificare trattamenti promettenti e guidare lo sviluppo di nuovi farmaci. Un recente progresso dell'IA che potrebbe portare a uno sviluppo più rapido di nuove terapie è AlphaFold, un algoritmo di IA che prevede la struttura di molte proteine con elevata precisione. Risolvere e comprendere le strutture può aiutare gli scienziati a capire le funzioni delle proteine e come queste possano essere alterate in malattie come il cancro, le malattie metaboliche o immunitarie. Prima dell'applicazione dell'intelligenza artificiale a questo problema, stabilire la struttura delle proteine era un processo difficile e lungo che richiedeva anni di lavoro sperimentale qualificato. Essere in grado di prevedere tali strutture con elevata precisione ci permetterà non solo di informare lo sviluppo di nuovi trattamenti per le malattie, ma anche di accelerare i processi di scoperta e sviluppo dei farmaci.
L'IA può anche aiutare a costruire modelli in grado di prevedere la risposta di un paziente a un particolare trattamento, sulla base dei dati omici ottenuti da biopsie cliniche, prima e dopo il trattamento, e della storia medica individuale, portando a cure più personalizzate ed efficaci.
Un'altra area della medicina in cui l'IA si è dimostrata particolarmente promettente è quella dell'imaging e della diagnosi delle malattie. L'analisi di immagini come quelle acquisite da radiografie, TAC e risonanze magnetiche può migliorare il rilevamento di anomalie e l'identificazione di modelli clinicamente significativi invisibili all'occhio umano. In questo ambito, gli algoritmi di intelligenza artificiale per l'apprendimento profondo hanno il potenziale per rivelare aspetti dei dati che sfuggirebbero ad altri metodi. Ciò dovrebbe aiutare i radiologi e gli altri operatori sanitari a individuare le malattie in una fase precoce, quando è probabile che il trattamento sia più efficace.
Come per ogni nuova tecnologia, l'applicazione dell'IA alla salute deve rispettare rigorosi standard etici, di sicurezza e di trasparenza, e questo non è privo di sfide. Per sviluppare un'IA utile sono necessarie grandi quantità di dati elaborati di alta qualità. Da un lato, è necessaria un'attenta cura dei dati primari e una rigorosa tutela della privacy e della riservatezza dei pazienti. Dall'altro, i molteplici livelli di elaborazione, filtraggio e pulizia dei dati comportano dei rischi, come quello di rendere i dati finali meno rappresentativi della pratica medica quotidiana. Inoltre, un'adeguata convalida e verifica dei modelli di IA per garantire che siano imparziali è fondamentale per evitare di perpetuare i pregiudizi e le disparità esistenti nell'assistenza sanitaria. Ne consegue l'urgente necessità di quadri normativi per l'implementazione dell'IA e di un'adeguata formazione e istruzione degli operatori sanitari.
L'uso dell'IA per analizzare e interpretare i dati sanitari richiede inoltre un'evoluzione parallela della teoria, della modellazione e dell'applicazione. Pur offrendo enormi possibilità, l'elevata dimensionalità e complessità di questi dati richiede grandi capacità di calcolo e lo sviluppo di nuovi approcci efficienti. Infine, ma non meno importante, dobbiamo formare una nuova generazione di scienziati in grado di affrontare le questioni aperte e di lavorare in team multidisciplinari per sviluppare metodi di IA efficaci e applicati in modo appropriato.