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QUALI SONO LE PROSPETTIVE DELLA IA IN CAMPO MEDICO?

Ferdinando Scala di Ferdinando Scala
29/01/2023
in TECNOLOGIA
QUALI SONO LE PROSPETTIVE DELLA IA IN CAMPO MEDICO?
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L’intelligenza artificiale (IA) sta avanzando rapidamente nel campo della medicina e ha il potenziale per rivoluzionare l’assistenza sanitaria così come la conosciamo. Dal miglioramento dell’accuratezza e dell’efficienza diagnostica all’accelerazione dello sviluppo di nuovi farmaci, i vantaggi dell’IA in medicina sono numerosi. Tuttavia, ci sono anche preoccupazioni per le implicazioni etiche di questa tecnologia, oltre che per la potenziale perdita di posti di lavoro e per le disparità nell’assistenza sanitaria.

Uno dei vantaggi più significativi dell’IA in medicina è la capacità di migliorare l’accuratezza e l’efficienza diagnostica. Gli algoritmi di IA possono analizzare grandi quantità di dati medici, come scansioni di immagini e cartelle cliniche elettroniche, per identificare modelli e fare previsioni che potrebbero non essere immediatamente evidenti ai medici umani. Questo può portare a diagnosi più precoci e accurate, migliorando i risultati dei pazienti e riducendo i costi dell’assistenza sanitaria. Ad esempio, è stato dimostrato che gli algoritmi di IA sono più precisi dei radiologi umani nel rilevare alcuni tipi di cancro, come il cancro ai polmoni, sulle scansioni di imaging. Inoltre, l’IA può assistere i medici nella pianificazione del trattamento, fornendo raccomandazioni personalizzate basate sulle caratteristiche individuali del paziente e sulla sua storia clinica.

Un altro grande vantaggio dell’IA in medicina è la possibilità di accelerare lo sviluppo di farmaci e di immettere più rapidamente sul mercato nuovi trattamenti. L’IA può aiutare nell’identificazione di bersagli farmacologici promettenti, nella progettazione di studi clinici e nell’analisi dei dati degli studi. Ciò può portare allo sviluppo di farmaci nuovi e più efficaci, nonché alla riproposizione di farmaci esistenti per nuove indicazioni. Ad esempio, l’intelligenza artificiale è stata utilizzata per identificare nuovi bersagli farmacologici per il trattamento del cancro e per analizzare i dati degli studi clinici per individuare i pazienti che hanno maggiori probabilità di rispondere a un determinato trattamento. Inoltre, l’IA può essere utilizzata anche per sviluppare simulazioni virtuali per testare l’efficacia di diverse interazioni tra farmaci e i loro effetti collaterali, che possono essere effettuate prima della sperimentazione umana, con un notevole risparmio di tempo e denaro.

Tuttavia, ci sono anche preoccupazioni sulle implicazioni etiche dell’IA medica. Una di queste è che la tecnologia possa perpetuare le disparità sanitarie, in quanto l’accesso alle cure mediche basate sull’IA potrebbe essere limitato a determinate popolazioni. Questo vale soprattutto per i Paesi a basso reddito, dove la tecnologia e le risorse potrebbero non essere disponibili. Inoltre, c’è il rischio che le diagnosi e le raccomandazioni terapeutiche basate sull’IA si basino su dati distorti, il che potrebbe portare a risultati inesatti. Ad esempio, se un algoritmo di IA viene addestrato su un set di dati composto prevalentemente da una particolare popolazione, potrebbe non avere le stesse prestazioni su individui di altri gruppi. Inoltre, la mancanza di trasparenza negli algoritmi di IA potrebbe rappresentare un problema per i pazienti e per gli stessi medici, che potrebbero non comprendere il ragionamento alla base di una diagnosi o di un piano di trattamento.

Un’ulteriore preoccupazione è che l’adozione diffusa dell’IA medica possa portare alla perdita di posti di lavoro nel settore sanitario. Gli algoritmi di IA possono automatizzare molti compiti attualmente svolti da operatori sanitari umani, come l’inserimento e l’analisi dei dati. Ciò potrebbe comportare il trasferimento o il licenziamento di questo tipo di lavoratori e aggravare i problemi esistenti in materia di personale sanitario e di disponibilità. Tuttavia, può anche creare posti di lavoro per i professionisti in grado di progettare, sviluppare e mantenere i sistemi di IA.

Per rispondere a queste preoccupazioni, è importante investire in ricerca e sviluppo per garantire che l’IA in medicina sia sviluppata in modo etico e responsabile. Ciò include l’uso di set di dati di formazione diversificati e rappresentativi per garantire che gli algoritmi di IA non perpetuino le disparità sanitarie. Inoltre, è importante avviare un dialogo continuo sulle implicazioni etiche di questa tecnologia e coinvolgere le parti interessate di tutto l’ecosistema sanitario, compresi pazienti, medici e operatori sanitari.

L’ultimo aspetto importante è la regolamentazione: l’uso dell’IA nell’assistenza sanitaria è ancora agli inizi, non esiste una normativa chiara su come la tecnologia debba essere utilizzata, su quali dati debbano essere usati per addestrare gli algoritmi e su come la tecnologia debba essere convalidata. Pertanto, è necessaria una normativa chiara e concisa che possa aiutare le organizzazioni a utilizzare la tecnologia in modo responsabile e sicuro.

Come si vede, la IA offre prospettive di enorme sviluppo futuro in area medica, che devono tuttavia essere bilanciate da un adeguato sistema infrastrutturale, etico e regolatorio, per massimizzarne i vantaggi e diminuire i rischi.

 

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Ferdinando Scala

Ferdinando Scala

Ex allievo della prestigiosa Scuola Militare Nunziatella, si è laureato con lode in Scienze Biologiche nel 1995 presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II”, con una tesi sul recupero post- incendio della vegetazione mediterranea. Nel 1996 ha svolto il tirocinio post lauream presso il CNR-ISPAIM di Ercolano, svolgendo attività di ricerca nel campo delle applicazioni del telerilevamento aereo alla cartografia ambientale. Vincitore di borsa di ricerca dell’Università di Napoli, nel 1997 si è trasferito a Montpellier (Francia), come Research Fellow presso il Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive del CNRS. In questo periodo ha lavorato con la European Community e con l’Agenzia Spaziale Europea sull’uso delle serie multi-temporali di immagini da satellite per il monitoraggio della desertificazione in Mediterraneo (progetti DEMON II ed ENVISAT). Contemporaneamente, ha svolto attività di ricerca su immagini multispettrali da aereo per la determinazione degli stress ambientali di vegetazione e suolo in collaborazione con il Deutsches Zentrum fur Luft- und Raumfahrt di Wessling (progetto DAIS 97). Rientrato in Italia, è stato co-autore dell’Official Position Whitebook dell’Agenzia Italiana per l’Ambiente alle Nazioni Unite in tema di desertificazione. Lasciata la carriera scientifica, dal 1998 al 2009 ha ricoperto posizioni a crescente responsabilità in area Marketing & Sales per le multinazionali farmaceutiche Abbott, Menarini, Takeda, Serono, Bristol-Myers Squibb, sia in campo nazionale, che internazionale. Nel 2009 si è trasferito a Dublino, dove ha ricoperto la posizione di CRM Manager presso Allergan. Rientrato nuovamente in Italia nel 2010, è transitato in consulenza presso il Publicis Groupe, occupandosi di strategia internazionale in area Healthcare, e svolgendo incarichi in USA, Europa, Middle East e Far East. Attualmente è Strategy Director per Healthware International, con focus sul mercato Global. Esperto di Strategia digitale e Digital Health, è giudice dei Web Health Awards dal 2011. Nel decennio 2013-2023 è stato docente di Marketing & Management Farmaceutico presso la Alma Laboris Business School di Roma. Partecipa regolarmente come relatore ad eventi e congressi medici come esperto di comunicazione digitale in area healthcare. Autore di numerose pubblicazioni in Ecologia, Remote Sensing, Medicina, Digital su magazines e riviste peer-reviewed. Appassionato Editor di Wikipedia, ha fornito oltre 23.000 contributi. Storico militare, ha pubblicato sei volumi monografici, focalizzandosi sulla prima metà del Novecento. Giornalista pubblicista, è iscritto all’Ordine Regionale della Campania dal 2022.

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