L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale in medicina sta permettendo un cambio di approccio teso ad ottenere una personalizzazione e una precisione senza precedenti sia nei trattamenti, che nelle terapie e somministrazione dei farmaci.

È un approccio completamente diverso da quello che per numerosi decenni ha caratterizzato la medicina tradizionale, in cui un farmaco era pensato per andare bene a tutte le persone che presentassero la stessa patologia per cui era commercializzato.

La strada verso la personalizzazione dell’Healthcare, su quelle che sono le esigenze e necessità specifiche del singolo paziente, è iniziata grazie allo sviluppo di strumenti diagnostici e la produzione di numerosi farmaci che rispondano ai bisogni di persone diverse affette dalla medesima malattia, e che dunque non sempre reagiscono nello stesso modo ad una terapia.

L’Intelligenza Artificiale non è l’unico fattore innovativo che sta contribuendo alla trasformazione dell’approccio alla cura, ma è coadiuvato dalle scoperte sulla genomica, alle conoscenze accumulate nel corso degli anni e ai dispositivi wearable che permettono una continua raccolta di dati e monitoraggio del paziente.

Questo cambiamento è essenziale poiché ogni individuo ha un differente codice genetico che può reagire in modi diversi ai farmaci o ad una terapia.

Ma che cos’è esattamente la medicina di precisione?

Come affermato dagli Istituti Nazionali di Sanità degli USA, è un approccio emergente per il trattamento e la prevenzione delle malattie che tiene conto della variabilità individuale dei geni, dell’ambiente e dello stile di vita di ogni individuo.

Per essere in grado di mettere in relazione tutte le variabili, i medici devono raccogliere una quantità incredibile di dati, tradotti poi in informazioni grazie all’Intelligenza Artificiale. La raccolta di questi dati, dunque, permette di prevedere in modo più accurato se un trattamento o un certo tipo di prevenzione per una particolare malattia possano essere applicati con successo ad un gruppo di persone.

Collaborazione tra AI e medico

Se da una parte il Machine Learning sta migliorando notevolmente le cure offerte, dall’altra non bisogna mai dimenticarsi dell’importanza della conoscenza acquisita da un medico nel corso della sua carriera, del suo approccio umano ed empatico nei confronti del paziente.

Sicuramente, l’Intelligenza Artificiale è uno strumento che come nessun’altro prima può aiutarlo a diagnosticare più accuratamente una malattia, a prevederne l’andamento di cura e la terapia da seguire. Ma di chi è la responsabilità in caso di errore? Il Machine Learning, infatti, impara ed elaborare algoritmi predittivi in base ai dati che ha raccolto.

E che cosa succede di fronte ad una persona che non presenta caratteristiche comuni?

È importante che il medico si affidi sì alle nuove tecnologie ma non si dimentichi dell’importanza delle sue conoscenze. Si stima che grazie all’uso dell’Intelligenza Artificiale, sia diminuito dell’85% l’errore umano e che vi sia un tasso di errore pari allo 0.5%. Il futuro dell’Healthcare prevede quindi la collaborazione tra AI e medico e non un affidamento esclusivo dell’ultimo alla tecnologia.

Non bisogna poi dimenticare che è essenziale garantire la sicurezza dei dati raccolti, per garantire sia la privacy dei pazienti che per evitare manomissioni tali da creare algoritmi predittivi errati.

Utilizzo dell’Intelligenza Artificiale

Un esempio molto recente delle potenzialità di questa tecnologia è l’utilizzo dell’AI per riconoscere anticipatamente l’insorgenza dell’Alzheimer. In questo caso, la probabilità di sviluppare o meno la malattia non viene valutata solo in seguito al manifestarsi dei primi sintomi o facendo una anamnesi familiare, bensì viene diagnosticata molto prima anche in soggetti sani che non abbiano casi di Alzheimer in famiglia.

Allo stesso modo trova larga diffusione in campo dermatologico per prevedere, attraverso l’analisi di foto della pelle, eventuali malattie, e per riconoscere se macchie e nei possano rappresentare un pericolo o meno. Tutto questo è possibile memorizzando nel tempo numerose foto e dati, fondamentali per costituire i modelli predittivi.

Affinché questo avvenga è necessario che tutti si impegnino nel processo di digitalizzazione: i pazienti e i medici nell’adottare le nuove tecnologie e le aziende che operano nel settore dell’Healthcare nell’investire sempre di più nello sviluppo di queste tecnologie. È necessario, infatti, non solo un cambiamento tecnologico ma anche culturale, che spinga i vari attori ad adottare e ad approcciarsi positivamente a quest’innovazione tecnologica.

 

 

Sources: Tailor & Francis Online, Pixabay