Intelligenza artificiale, un co-pilota per i professionisti della salute

Sin dal suo arrivo, e prima ancora del suo ingresso nel settore salute, l’intelligenza artificiale è sempre stata considerata in un’accezione sfidante, paragonata all’uomo in un continuo gioco di sorpassi. Un tema su cui l’uomo non perderà mai il suo vantaggio, è legato all’incapacità dell’intelligenza artificiale di provare emozioni.  

Durante la Lecture di Casa Recordati italia, “DOC & TV – Medici eroi sullo schermo e nella vita”, Luca Argentero e Pierdante Piccioni avevano già discusso dell’importanza dell’empatia nel rapporto medico-paziente, confermata poi in un recente episodio del medical drama DOC – Nelle tue mani in cui il dottor Fanti, interpretato dall’attore Luca Argentero, sfida e trionfa sull’intelligenza digitale. 

 Nel contesto della sanità italiana, caratterizzato da lunghe liste d’attesa per le visite mediche e per l’accesso alle cure, è innegabile che l’AI possa spalleggiare le realtà ospedaliere e gli addetti ai lavori, in un’ottica non sostitutiva ma collaborativa. Oltre alla velocità computazionale che può aiutare senz’altro i processi di organizzazione (come appunto le liste di attesa), i vantaggi dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale sono anche legati alla possibilità di monitorare alcuni dei parametri che permettono di prevedere in che percentuale può verificarsi il rischio di contrarre malattie croniche.

Interessante è lo scenario del River Hospital di Toronto, ossia il primo ospedale digitalizzato di tutto il Nord America: attraverso l’intelligenza artificiale e i Big Data qui si riescono a pianificare ricoveri, turni del personale sanitario e si riescono anche a gestire visite e prenotazioni in maniera ottimale. Due chatbot basati su intelligenza artificiale oggi molto noti sono ChatGPT-4 e Gemini. Sono stati condotti diversi studi per valutare l’efficacia delle loro prestazioni nel triage dei pazienti del pronto soccorso. 

Lo studio sull’efficacia di ChatGPT-4 nel triage dei pazienti in pronto soccorso 

Su ScienceDirect è stato pubblicato il primo studio in letteratura sull’utilizzo di ChatGPT, addestrato sulle regole locali di un pronto soccorso, nel triage di 758 pazienti, prevalentemente uomini, per tre giorni non consecutivi. Il triage consiste nella valutazione dei sintomi manifestati da un individuo in modo da poterlo poi indirizzare nel dipartimento ospedaliero appropriato. Ciò permette di fare una distinzione tra pazienti che necessitano di un intervento urgente e quelli che possono attendere. Lo studio ha dimostrato che ChatGPT-4 è di supporto soprattutto nei triage effettuati nei dipartimenti di emergenza dove le risorse sono più limitate, grazie alla rapida interpretazione dei dati clinici dei pazienti e alla facilità con cui lo si può addestrare.  

Lo studio su ChatGPT-4 e Gemini nel triage dei pazienti in pronto soccorso 

Questo studio comparativo, pubblicato su National Library of Medicine (NIH), sui due modelli di intelligenza artificiale e 10 specialisti di medicina d’urgenza, si è svolto a febbraio 2024 in Turchia su 100 pazienti adulti o traumatizzati. I risultati hanno dimostrato che ChatGPT-4 e Gemini siano in grado di effettuare correttamente il triage dei pazienti critici e urgenti, con la possibilità di implementare i due modelli di intelligenza artificiale nei reparti di emergenza.  

Tutte le potenzialità dell’intelligenza artificiale in ambito sanitario 

Digital Health è la key word che meglio descrive l’evoluzione del mondo sanitario a livello globale. La telemedicina e le app di medicina digitale si stanno rivelando strumenti di supporto imprescindibile per i medici e un’opportunità per i pazienti che hanno difficoltà, soprattutto logistiche, nel raggiungere le strutture ospedaliere. Ma è possibile includere strumenti di intelligenza artificiale persino nelle risonanze magnetiche, per ottenere informazioni attraverso scansioni più rapide e di grande precisione, con immagini di ottima qualità. Inoltre, le prime sperimentazioni dei chatbot stanno riguardando anche il settore healthcare: la sanità intelligente, promossa dal colosso Microsoft (che ha investito in OpenAI), sfrutta ChatGpt, il linguaggio di programmazione Codex, il Large Language Model di Gpt e una piattaforma specifica, Dall-E 2, per “addestrare” l’intelligenza artificiale fornendo ai suoi algoritmi centinaia di pubblicazioni scientifiche.  

Intelligenza artificiale e oncologia: un esordio incoraggiante  

È recente la notizia del grande supporto che l’intelligenza artificiale sta dando all’oncologia, permettendo di individuare l’origine dei tumori a partire dall’analisi delle cellule tumorali che si accumulano sotto forma di liquido nei polmoni e nell’addome. È stato condotto uno studio, pubblicato sulla rivista Nature Medicine, che ha mostrato un dato incoraggiante: la capacità del sistema basato sull’intelligenza artificiale di individuare l’origine dei tumori “di origine primaria sconosciuta” è stata pari all’83%. Anche nella radiologia applicata all’oncologia, in Italia ci si sta sempre di più affidando alla radiomica, che analizza le immagini di una risonanza o di una Tac attraverso sistemi basati sull’intelligenza artificiale e sul machine learning. Cosa permette di ottenere? Una previsione su come, un tumore, risponderà ai trattamenti. La radiomica si basa sui numeri: più nel dettaglio, ci si concentra sulla distribuzione spaziale dei valori numerici nel tessuto tumorale ottenuto sotto forma di immagini.  

Intelligenza artificiale precoce 

Al di fuori del contesto italiano ed europeo, uno dei contributi dell’intelligenza artificiale che fanno ben sperare è stato scoperto da uno studio americano della Boston University: l’AI è in grado di fornire una diagnosi precoce di Alzheimer a sei anni dal suo esordio. Ciò è possibile nei pazienti con declino cognitivo, esaminando il modo di parlare.  

Applicata all’ambito sanitario, l’intelligenza artificiale permette una netta e rapida accelerazione del progresso e della ricerca scientifica. Anziché considerarla “il prossimo medico” o “il prossimo scienziato”, bisognerebbe accoglierla come una valida e preziosa assistente.   

Bibliografia

Paslı, Şahin, Beşer et al., “Assessing the precision of artificial intelligence in ED triage decisions: Insights from a study with ChatGPT”, 2023

Meral, Ateș, Günay et al., “Comparative analysis of ChatGPT, Gemini and emergency medicine specialist in ESI triage assessment”, 2024

Tian, Liu, Wei et al., “Prediction of tumor origin in cancers of unknown primary origin with cytology-based deep learning”, 2024

Amini, Hao, Yang et al., “Prediction of Alzheimer’s disease progression within 6 years using speech: A novel approach leveraging language models”, 2024