L’implementazione di soluzioni basate sull’Intelligenza Artificiale in ambito medico è ormai una realtà. Sono sempre di più, infatti, i casi in cui clinici lavorano utilizzando l’AI a supporto della loro attività. Ve ne sono altri, invece, in cui l’Intelligenza Artificiale ha ormai definitivamente sostituito il lavoro del clinico.

Ecco allora un’analisi di quali sono ad oggi i casi in cui l’AI non è ancora riuscita ad imporsi, quelli in cui è uno strumento fondamentale per supportare il clinico e gli ambiti infine in cui ha ormai superato i medici.

Quando il dottore vince

Grazie ad uno studio condotto dall’Harvard Medical School è emerso come i medici siano in grado di effettuare una diagnosi con maggiore accuratezza dell’AI: partendo da un’analisi dei sintomi generali dei pazienti, questa è in grado di riconoscere correttamente solo nel 34% dei casi una patologia, mentre il grado di precisione nel caso dei medici è del 72%. Inoltre, l’Intelligenza Artificiale ha fallito nel riconoscere sintomi tipici esclusivamente di alcune malattie, come la malaria.

Anche nell’utilizzo del microscopio per riconoscere determinate malattie i medici sembrano ancora poter battere la tecnologia. Quest’ultima infatti non solo necessita molto allenamento, ovvero imparare a riconoscere da delle immagini una patologia, ma comunque non è in grado di poter riconoscere la presenza di più malattie dall’analisi di un solo campione. Se ad esempio la si utilizza per determinare se una persona ha una determinata malattia infettiva, non è in grado di rilevarne altre che potrebbero essere presenti.

Quando la collaborazione è fondamentale ma il medico è ancora decisivo

Vi sono alcune patologie in cui il ruolo del medico è ancora fondamentale ma gran parte del suo lavoro è sostenuto dall’utilizzo dell’AI: tumore al cervello, oftalmologia e tumore dermatologico.

Nel caso del tumore al cervello, l’AI è stata in grado di eseguire uno scan del genoma del paziente in 10 minuti, rilevando la presenza di un tumore e classificandone correttamente il livello di aggressività. I clinici, invece, ci hanno messo ben 160 ore ma sono stati in grado di costruire un percorso clinico e terapeutico migliore per aiutare il paziente.

Per quanto riguarda i problemi oftalmici, invece, AI e medici di uno studio cinese sono stati entrambi in grado di diagnosticare correttamente 50 casi di cataratta infantile ma l’operazione può avvenire solo grazie all’intervento umano.

Lo stesso accade per il riconoscimento di tumori alla pelle: grazie al Deep Learning, le macchine sono in grado di riconoscerli in maniera più veloce e con la stessa accuratezza dei dottori, con il limite di non riconoscere malformazioni a nei o macchie sulla derme che non hanno ancora visto.

Quando la collaborazione è fondamentale ma l’AI è decisiva

Vi sono poi casi in cui l’Intelligenza Artificiale riesce a superare in alcuni aspetti i clinici ma ha ancora bisogno del loro aiuto.

La chirurgia, soprattutto quella di precisione, è il primo esempio: grazie all’utilizzo di robot è possibile oggi fare incisioni il più precise possibili, importante soprattutto se effettuate in zone critiche per la presenza di altri organi e per ridurre il percorso post operatorio, rendendolo anche meno doloroso.

Nel riconoscimento dell’Alzheimer, invece, l’AI risulta essere un gradino superiore al clinico, con una accuratezza pari al 90%. In modo particolare, grazie alle macchine è adesso possibile prevedere l’inizio di questa patologia ancor prima che si manifesti.

Quando l’AI vince

Vi sono infine dei campi in cui ormai in termini di precisione, accuratezza e velocità l’Intelligenza Artificiale si è dimostrata essere superiore ai dottori.

Grazie al Machine Learning, infatti, è possibile diagnosticare con maggiore accuratezza la polmonite e con un’accuratezza dell’81% (quella dei medici è del 50%) l’autismo in un bambino, grazie all’analisi di scansioni cerebrali.

Sembra infatti che il cervello di una persona autistica abbia un volume maggiore e che questo incremento si verifichi attorno al primo anno di età. È così possibile grazie all’AI diagnosticare la patologia prima dell’anno di vita, mentre normalmente non viene diagnosticata se non tra il secondo e terzo anno di vita di un bambino, ed intervenire così sin da subito.

Inoltre, grazie all’analisi di oltre 10 anni di dati raccolti su pazienti che hanno avuto infarti o ictus nel Regno Unito, l’AI è in grado di prevedere con maggiore accuratezza e certezza se un paziente sarà colpito da una di queste due patologie e anche definire un arco temporale entro il quale questo evento potrebbe avvenire.

 

Se è dunque vero che in qualche misura l’Intelligenza Artificiali sfida i Medici, quanto appena visto non deve far pensare che vi sia una competizione aperta: se oggi la tecnologia è in grado di fare alcune cose meglio dei clinici è grazie al lavoro svolto da quest’ultimi in numerosissimi anni.

Inoltre, l’AI presenta ancora il problema del non poter diagnosticare ed intervenire nel caso in cui si trovi di fronte a dati o immagini che non ha mai visto prima o che presentano più patologie allo stesso tempo.

Infine, l’Intelligenza Artificiale riesce in molti casi a diagnosticare una determinata patologia se sa cosa deve ricercare ma non può supportare il clinico di fronte ad un quadro medico incerto, in cui non si sa quale possa essere il problema.

 

 

Sources: SpectrumIEE, 123RF