La medicina è pronta per l'intelligenza artificiale?

Sono convinto che i medici che partecipano a "Doctors vs. the Internet" utilizzino già abitualmente, consapevolmente o inconsapevolmente, i cosiddetti aiuti alle decisioni cliniche nel loro lavoro quotidiano. Tali sistemi esistono già in molte applicazioni sanitarie, di solito in forma molto semplice: Qualsiasi dispositivo che monitora le condizioni di un paziente in ospedale attiva un allarme se viene superato un valore soglia. I sistemi informatici aiutano il triage durante le consultazioni telemediche e nei centri di emergenza. I sistemi che non solo analizzano i livelli delle scorte, ma tengono anche conto delle previsioni automatiche della domanda, sono utilizzati nella logistica delle scorte e degli ordini dei farmaci.

Il dominio della Cina

L'idea di utilizzare i computer per migliorare l'assistenza medica è passata attraverso cicli regolari di entusiasmo e disillusione per Chi siamo. La maggior parte di questi cicli sono stati regionali, come nel caso attuale: IBM ha recentemente ridotto il numero di dipendenti della sua divisione Watson Health, il che simboleggia le difficoltà che le aziende occidentali stanno incontrando nell'uso dell'intelligenza artificiale (AI) in medicina. Allo stesso tempo, la Cina festeggia i suoi successi: sono stati sviluppati sistemi intelligenti che superano persino gli esami dei medici. E il Guangzhou Second Provincial Central Hospital ha recentemente riferito di aver introdotto un sistema di AI a livello ospedaliero che, tra le altre cose, esamina i pazienti in anticipo e organizza automaticamente il rifornimento di materiali chirurgici.

I vantaggi del supporto alle decisioni cliniche sono evidenti. Gli esseri umani, compresi i medici, non sono in grado di raccogliere dati da una varietà di fonti e di analizzarli per individuare le tendenze, e le loro valutazioni sono spesso pesantemente influenzate da esperienze negative. D'altro canto, le macchine, nella loro forma attuale, non sono ancora in grado di interpretare i dati in base al contesto e non riescono a gestire le situazioni di incertezza. Gli esseri umani commettono errori, così come le macchine. In generale, però, un buon medico può correggere un errore se lo riconosce in tempo. Gli attuali sistemi decisionali clinici non basati su IA non sono in grado di prevedere gli esiti degli interventi. Questo è il motivo principale per cui questi sistemi operano in un ciclo di apertura in cui i medici sono ancora una parte centrale.

Più precisi e più sicuri

In passato, molti sistemi e approcci di intelligenza artificiale sono stati studiati principalmente in ambito accademico. Solo molto lentamente sono stati adottati nella pratica medica. Il motivo principale è che né i sistemi stessi né le persone erano pronte a riceverli. Infatti, come altri dispositivi medici, questi sistemi devono soddisfare elevati standard medici, inserirsi nel quadro culturale, etico, normativo e organizzativo locale, essere efficienti dal punto di vista dei costi e consentire un modello commerciale sostenibile. Questo vale anche per la nuova generazione di sistemi decisionali clinici basati sull'intelligenza artificiale, che potrebbero effettivamente essere in grado di fornire diagnosi più accurate e personalizzate.

Tuttavia, l'automazione nel settore sanitario ha un obiettivo ancora più ampio: migliorare la qualità e la sicurezza dei servizi. La medicina ha già una cultura della sicurezza consolidata ed è quindi pronta per sistemi migliori e più sicuri. Se riusciremo a dimostrare che i sistemi automatizzati migliorano costantemente la sicurezza dei pazienti, la questione non sarà più se utilizzare un supporto alle decisioni cliniche supportato dall'IA, ma piuttosto quando e quanto rapidamente ciò dovrà avvenire.

Non c'è medicina personalizzata senza AI

La dura realtà è che senza un supporto decisionale clinico intelligente, il nostro sistema sanitario si fermerà semplicemente. Il personale dei reparti di terapia intensiva è già costretto a monitorare costantemente i segni vitali dei pazienti e a rispondere agli allarmi e ai falsi allarmi dei sistemi di monitoraggio. Presto questa marea di informazioni raggiungerà anche altri specialisti e medici generici: saranno bombardati da dati provenienti da dispositivi indossabili, test genetici e altre misurazioni di biomarcatori, di cui dovranno tenere conto per le decisioni di diagnosi e trattamento nell'arco di 10-30 minuti dall'incontro con il paziente.

Se vogliamo che la medicina personalizzata diventi realtà, non possiamo fare a meno dell'automazione: Tutti i dati devono essere elaborati, valutati, analizzati e presentati in modo comprensibile da algoritmi automatizzati.

Rimangono quindi alcune grandi domande che devono essere discusse pubblicamente. Non posso rispondere semplicemente in questa sede: Chi avrà l'ultima parola in una decisione clinica generata dal computer in futuro? La macchina onnisciente sostituirà completamente l'uomo o i medici avranno ancora un ruolo in questo processo? Le assicurazioni sanitarie o gli ospedali saranno in grado di influenzare gli algoritmi a loro favore? E i pazienti potranno mantenere il diritto di avere voce in capitolo?