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AI e sanità, a che punto siamo in Italia?

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Sarà sempre più difficile per il vostro medico sbuffare ogni volta che vi fate una diagnosi da soli dopo una ricerca su Internet. Dottor Google, quell’entità senza volto e piena di risposte catturate dal web che aumenta regolarmente i livelli di stress di ogni medico alle prese con pazienti improvvisati esperti di medicina, potrebbe diventare molto più affidabile con l’intelligenza artificiale, e proprio grazie a Google, che sta lavorando su Med-PaLM, il ChatGpt (o il Bard, visto che parliamo di Google e che il modello linguistico di base è lo stesso) della medicina.

Le scommesse dei giganti sull’AI in medicina sono tante, da Amazon a Microsoft. E i grandi investitori ritengono l’healthcare il settore dove “l’AI può avere il suo impatto più grande”, come hanno scritto in un blogpost gli analisti di a16z, uno dei fondi di venture capital più importanti al mondo, convinti che “qualsiasi nuova tecnologia debba essere 10 volte migliore per sostituire con successo quella precedente”.

E l’AI sì, sostengono gli analisti, può farcela. Ma al di là delle cifre immense (centinaia di mld di dollari) che si prevedono per il giro di affari mondiale del business AI-salute, qual è lo stato dell’arte attuale? E quale scenario avremo davanti quando verrà messo a punto il quadro normativo?

Partiamo dall’AI generativa, una tecnologia che in Italia già convince i pazienti, meno i dottori: più del 50% dei primi sarebbe felice di utilizzare l’AI per cercare informazioni sulla propria salute, secondo l’Osservatorio sanità digitale del Polimi. Per lo stesso studio, nonostante solo un medico su 10 abbia già utilizzato strumenti simili per il proprio lavoro, la metà pensa che le applicazioni siano promettenti.

La preoccupazione principale non è essere sostituiti, ma che i pazienti si affidino troppo alle AI per capire il loro stato di salute o, addirittura, curarsi. Un effetto ‘dottor Google’ sotto steroidi, in pratica, e una preoccupazione condivisa dagli stessi ricercatori di Google.

Annunciando Med-PaLM 2, Mountain View ha messo in guardia sulla necessità di adottare “guardrail per mitigare l’eccessiva dipendenza dall’output di un assistente medico”. Il modello linguistico presentato da Google nella primavera del 2023 può generare risposte a domande mediche, rielaborare documenti e recuperare dati anche dalle immagini. Si starebbe già testando il software in alcuni ospedali (lo ha riportato nei mesi scorsi il ‘Wall Street Journal’) ma un lancio sul mercato non è stato ancora annunciato.

Nonostante questo, i primi risultati hanno stupito per l’accuratezza: in una ricerca della stessa Google e di DeepMind i dottori intervistati hanno ritenuto più accurate le risposte mediche date dall’AI rispetto a quelle dei loro colleghi umani. Tutti insomma concordano che l’AI generativa “abbia un grosso potenziale”, dice Leandro Pecchia. Il ‘guru’ italiano dell’AI in sanità rientrato in Italia da un anno dopo una lunga esperienza nel Regno Unito.

Nell’Università Campus Bio-Medico di Roma, una delle più attive in Italia su questo tipo di sperimentazioni, ora Pecchia dirige l’unità di ricerca in ‘Intelligent health technology’. Con questo tipo di AI, racconta, “si possono generare dei dataset partendo dai dati dei pazienti, ‘potenziati’ con una popolazione virtuale di digital twin: nello studio delle malattie rare così si può aumentare la popolosità di alcuni campioni”.

Poi c’è la “knowledge discovery: le macchine si stanno dimostrando brave anche a far questo. I risultati migliori si hanno nella ricerca farmacologica, si sono individuate nuove molecole con l’AI generativa; si arriva prima a certi risultati”.

C’è poi naturalmente la chirurgia, e in generale il campo terapeutico, che “segue necessariamente dei percorsi più lenti rispetto alla diagnostica, perché bisogna dimostrare la sicurezza per il paziente. Anche se più in là, l’AI avrà un impatto enorme anche sulla chirurgia”.

Il grosso dei progetti AI in Italia è ancora in fase di sperimentazione, spiega. Non è possibile un’adozione sistematica fino a che non ci sarà un quadro regolatorio di riferimento. “L’adozione dell’AI sulle auto ha avuto un’accelerata dopo l’arrivo di standard comuni a livello commerciale. Questo in sanità non è ancora successo”.

Un po’ d’ordine lo dovrebbe portare il prossimo anno il Regolamento sullo spazio europeo dei dati sanitari, per un quadro più chiaro sulla condivisione dei dati sanitari, fondamentale per implementare i progetti AI. Poi arriverà l’AI Act europeo (a fine 2024).

Quale sarà lo scenario a quel punto? L’AI entrerà in tutti i processi sanitari, racconta Pecchia: dall’emergenza all’accoglienza del paziente, dalla diagnosi alla terapia, dalla dimissione protetta fino a una “interazione ospedale-territorio più agevole: oggi abbiamo già degli strumenti digitali della telemedicina, ma non possiamo sobbarcare gli ospedali con altro lavoro”.

Esistono già strumenti che permettono a ogni paziente di mandare un alert al medico, che però non riesce a gestirli tutti. “Quando questi allarmi saranno mediati da una AI, allora quegli strumenti diventano veramente efficaci”. Sullo sviluppo delle soluzioni AI è normale che ci sia un ruolo preponderante dei privati e che la ricerca venga fatta dove ci sono maggiori risorse, dice il professore, ma ci sono già sperimentazioni costruite in maniera integrale a livello regionale, come in Puglia (dove è presente l’unico ‘sito’ italiano del progetto europeo Gatekeeper, finanziato dal programma Horizon 2020, per l’AI in sanità).

“Quello che va fatto con soldi pubblici è la ricerca su malattie rare”, dice Pecchia, che con il Campus Bio-Medico, attraverso i fondi Pnrr, sta lavorando sull’AI applicata alla lotta alle malattie che colpiscono il cuore.

Tanto (tantissimo) potenziale quindi, ma nella pratica i numeri sull’intelligenza artificiale sono ancora contenuti. Secondo la direttrice dell’Osservatorio sanità digitale del Polimi Chiara Sgarbossa, “al momento l’AI è in fondo alle priorità delle aziende sanitarie”, concentrate sullo sviluppo delle cartelle cliniche elettroniche e sulla telemedicina, che rappresentano due aree sviluppo del Pnrr.

“L’AI arriva dopo, riguarda pochissime Asl e piccole aree di sperimentazione”. L’implementazione dell’AI, secondo i dati del Polimi, non ha avuto significative variazioni nel 2022. In più, solo il 26% delle aziende sanitarie italiane prevede investimenti AI nel 2023 (il report risale a maggio) e solo il 4% prevede di utilizzare fondi Pnrr. Non sono gli unici soldi a disposizione, naturalmente: secondo un’analisi della banca di investimento Growth Capital, nei primi nove mesi del 2023 le aziende e startup con una specializzazione nell’AI applicata alla medicina hanno raccolto in tutto 5,8 mln di euro, in tre round di investimento. Per fare un paragone l’intero settore delle life science (con o senza AI) ha raccolto 105,5 mln di euro.

A livello internazionale, la corsa nell’innovazione della salute è partita da tempo, e ha già fatto le prime vittime, come l’unicorno Babylon caduto rovinosamente quest’anno. Eppure, nonostante le priorità siano spesso altre, nessuno mette in discussione che l’AI cambierà le nostre strutture sanitarie. Per questo chi fa ricerca in questo campo sta vivendo un momento d’oro. Come l’AI center di Humanitas, uno dei più importanti in Italia. Alla fine, ricorda il direttore del centro Victor Savevski, l’obiettivo è “migliorare la qualità clinica e far progredire la ricerca, per curare sempre meglio i pazienti”. E su quello anche i primi detrattori di Dottor Google hanno poco da obiettare.

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