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L’Intelligenza Artificiale in Medicina: Lotta ai Tumori

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Troviamo l’intelligenza artificiale (AI) negli smartphone, nelle automobili e nelle case. C’è chi la teme per i suoi svariati e incontrollabili utilizzi, ma c’è chi la esalta considerandone solo i vantaggi. Ad ogni modo, sappiamo ormai che le generazioni future sono destinate a convivere con le macchine, che forse arriveranno a decidere al posto nostro e ad automatizzare alcune delle maggiori routine umane. Non solo la quotidianità, ma anche la medicina, si pensi all’uso dell’AI nella previsione del cancro, nelle diagnosi e nelle terapie dei tumori. Sempre più spesso, nei convegni scientifici, si sente parlare di intelligenza artificiale contro i tumori, in particolare di come le macchine possono aiutare la diagnostica. L’AI cerca di riprodurre i processi mentali umani servendosi di algoritmi e computer, mentre il machine learning è quella branca dell’AI che si occupa di computer e software per processare grossi dati. Entrambi servono a combattere i tumori, ma in che modo?

COME L’AI RIVOLUZIONA L’ONCOLOGIA: LE PROSPETTIVE DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE

L’intelligenza artificiale ha come scopo quello di creare software o hardware capaci di risolvere problemi come lo farebbe un individuo, dalla capacità di distinguere i volti delle persone a quella di emulare il pensiero umano, elaborando in modo autonomo un’enorme quantità di dati. Si pensa che intorno al 2050 l’intelligenza artificiale raggiungerà quella umana, rivoluzionando l’oncologia, soprattutto nella diagnostica e nella cura della malattia. Alcuni ricercatori di Google hanno inserito una grande quantità di immagini acquisite mediante TAC su un computer, con lo scopo di abituarlo a riconoscere le lesioni polmonari tipiche di un certo genere di tumore. Il risultato è stato sorprendente: il computer ha elaborato un algoritmo in grado di valutare la presenza o meno di questa malattia in un paziente, ottenendo una percentuale di diagnosi corrette più alta rispetto ad un radiologo esperto. Ciò dimostra che l’intelligenza artificiale contro i tumori possa agire in maniera più efficace rispetto agli esseri umani, soprattutto nella lettura di immagini legate a questo tipo di malattie. Ovviamente ciò non squalifica il lavoro dei radiologi professionisti, visto che il dispositivo medico innovativo e il radiologo si equivalgono nel momento in cui si rende necessario confrontare una TAC recente con una più vecchia e trovarne le differenze. Questa scoperta può comunque ottimizzare il processo di screening per il tumore, utilizzando il computer come assistente e non come sostituto.

Cancro e intelligenza artificiale: criticità e problematiche

Per quanto riguarda le criticità e le problematiche sull’uso dell’AI in medicina, la prima difficoltà riguarda l’affidabilità degli algoritmi in ambito medico per tutti i gruppi di pazienti. Bisogna verificare che i dati prodotti dalle diverse istituzioni siano eterogenei e di qualità. Oltre tutto bisogna capire qual è la logica di giudizio del machine learning, perché i medici prendono decisioni cliniche basandosi su parametri oggettivi, mentre i parametri che influiscono sulla creazione dell’algoritmo possono non essere evidenti. Per quanto riguarda la tutela della privacy dei pazienti, invece, saranno le istituzioni a doversi occupare della regolamentazione. Anche se permettono di aumentare la produttività e migliorare i risultati, l’intelligenza artificiale e il machine learning non sono infallibili, pertanto bisogna considerare che anch’essi hanno dei limiti e vanno trattate con responsabilità dai sistemi sanitari. Vediamo insieme le altre evoluzioni tecnologiche utili a capire come migliorare l’intelligenza artificiale in oncologia:
  • Il deep learning sviluppa un algoritmo che riconosce le caratteristiche di determinate malattie grazie alla grossa mole di informazioni raccolte;
  • La diagnosi precoce tramite tac è uno strumento diagnostico che ha diminuito la mortalità causata dal cancro ai polmoni grazie alla gestione di pazienti con diverso grado di rischio. Per ciascun gruppo viene impostato un piano di follow-up dedicato che può non essere perfetto;
  • Un nuovo studio applica l’intelligenza artificiale per combattere il cancro di pazienti fumatori provando ad abbassare la percentuale di esiti inesatti. I risultati dello screening confermano l’utilità dell’AI per la sua accuratezza (esatta al 94%) che supera o equipara le performance dei radiologi;
  • Nonostante l’intelligenza artificiale di Google sia riuscita nell’impresa di abbassare i tassi di falsi positivi e negativi, questa tecnologia non nasce per sostituire il medico professionista. Il controllo umano è ancora indispensabile dal momento che, applicando a tutto tondo un algoritmo impreciso, gli errori si espanderebbero a macchia d’olio e avrebbero conseguenze anche catastrofiche. Al contrario, il singolo errore umano può rimanere limitato a poche situazioni.

FOCUS SULL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE NELLA MEDICINA

L’intelligenza artificiale aiuta la medicina anche perché supporta sempre più i medici nel momento di prendere decisioni. In questo caso si parla di disrupt healthcare. In Italia vengono diagnosticati circa mille tumori l’anno, ma migliorano le percentuali di guarigione (63% delle donne e 57% degli uomini, secondo i dati dell’Associazione italiana registri tumori). Sicuramente in gran parte in merito è dovuto alle campagne di screening, ad una maggiore consapevolezza e a cure mirate per ridurre la mortalità. Il progetto DeepMind utilizza i dati medici per fornire servizi sanitari migliori, come la capacità di elaborare molte informazioni mediche in poco tempo grazie al machine learning. DeepMind, insieme al Servizio Sanitario Nazionale britannico, lavora per velocizzare i tempi legati alla radioterapia grazie ad un processo “di segmentazione”, con lo scopo di portare questi tempi ad un’ora per alcuni tipi di tumore. Per far questo è necessario compiere un vero e proprio addestramento dell’intelligenza artificiale nel campo dei trattamenti, utilizzando una grande quantità di immagini cliniche scansionate utili al software per identificare quelle aree di tessuto tumorali e distinguerle da quelle sane. Una volta riconosciuto il problema, l’AI raccomanda le giuste azioni da compiere. Il progetto Watson di IBM, usato in più contesti, vuole essere la svolta nella lotta contro il cancro grazie all’intelligenza artificiale e con un’accuratezza del 96%. Ci riuscirebbe facendo da assistente agli oncologi per suggerire diagnosi e trattamenti più precisi. Finora 55 ospedali in tutto il mondo hanno adottato Watson, soprattutto con riguardo ai tumori al seno, alle ovaie e rispetto al tumore gastrico.

Intelligenza artificiale ed esseri umani a confronto

Recentemente Neurology Genetics ha messo a confronto il “pensiero” di Watson di IMB con quello di un team di medici specialisti. Lo scopo della ricerca era quello di diagnosticare e trattare un tumore al cervello in un paziente di 76 anni. In pochissimo tempo l’intelligenza artificiale ha riconosciuto la tipologia di tumore e ha avanzato una proposta di trattamento, mentre il team di medici avrebbe impiegato molto più tempo, proponendo però un trattamento forse più efficace. Quindi, anche se l’intelligenza artificiale è indubbiamente più veloce nella diagnosi e nella terapia, le decisioni dei medici sono riuscite a fare collegamenti che la macchina non è ancora in grado di fare.

In Italia, il centro di ricerca Human Technopole, ancora in via di sviluppo, prevede un centro di Data Science che svilupperà algoritmi di analisi dei dati dei pazienti.

L’intelligenza artificiale sostituirà quindi i medici nella lotta contro il tumore? Certamente no, visto che Watson di IBM non è ancora riuscito a distinguere differenti forme di tumore. Il software consiglia i trattamenti in base alle proprie conoscenze, che sono basate a loro volta sulle conoscenze umane. Watson for Oncology è quindi ancora in una fase infantile di sviluppo, ma presto potrebbe essere in grado di guidare i medici nelle terapie di 12 tipi di tumori. Anche se non crea nuove conoscenze da solo, Watson può imparare e ha delle potenzialità enormi ancora da esplorare del tutto. In un certo senso è come se l’AI fosse affetta da malattie gravi e anche se assimila alcune competenze, poi non è in grado di applicarle in altre settori.

In Australia dei ricercatori stanno utilizzando dei dati mammografici per “insegnare” all’AI a individuare schemi che possono sfuggire a un medico umano. I risultati sono accurati, dal momento che la tecnologia è la stessa utilizzata da Siri, l’assistente Apple e altri dispositivi hi-tech.

Puoi approfondire questi argomenti dando un’occhiata a questi articoli:

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