L’intelligenza Artificiale può fare molte cose, anche aiutare i medici nel far diagnosi. Forse può persino avere un impatto diretto sulla nostra vita come cittadini, andando a migliorare almeno un po’ i molti problemi del Sistema Sanitario Nazionale.
Dai tempi di attesa infiniti alle cure mancate, purtroppo il catalogo di problematiche è piuttosto pieno. E se le nuove tecnologie fossero la soluzione?
Come accennato, sicuramente offrire supporto ai medici nel momento della diagnosi può essere utile, tanto a loro quanto ai pazienti: se l’IA vede un tumore che al medio sarebbe sfuggito, sicuramente è una buona notizia per tutti. Similmente, la diffusione di robot chirurghi può rendere la chirurgia più accessibile, così come la possibilità di eseguire o assistere a interventi in connessione remota.
Forse tuttavia l’impatto più incisivo potrebbe verificarsi in un contesto che non è prettamente medicale, ma piuttosto amministrativo. L’IA forse potrebbe infatti servire per ottimizzare il sistema di prenotazioni, e liberarci una volta per tutte dei tempi di attesa troppo lunghi a cui dobbiamo far fronte.
In teoria, dopotutto, si potrebbe sviluppare un algoritmo che prenda tutte le disponibilità dei vari ambulatori in un dato territorio (diciamo una regione italiana), combinandoli con le richieste dei cittadini. Il sistema potrebbe tenere in considerazione moltissimi parametri, facendo un triage continuo e preciso impossibile per degli operatori umani. E alla fine ognuno di noi avrebbe il servizio di cui ha bisogno, senza dover aspettare mesi e senza dover fare troppi chilometri.
Da una parte gli strumenti IA possono dare più tempo agli operatori sanitari, che quindi potrebbero in teoria gestire più pazienti in meno tempo. Dall’altra le IA possono analizzare tutti i dati disponibili - in osservanza delle leggi sulla privacy - e offrire a ogni paziente le migliori cure con le migliori tempistiche possibile.
Potrebbero anche aiutare i medici di base, ognuno dei quali deve assistere migliaia di pazienti - e su questo specifico aspetto esistono già alcune iniziative private con app di supporto che usano l’intelligenza artificiale. Esistono poi soluzioni - non ancora diffuse ma promettenti - che permettono una migliore connessione tra medico e paziente: senza uscire di casa e dallo studio, si possono scambiare dati precisi su pressione sanguigna, ossigenazione, glicemia e altro. E lo si può fare usando dispositivi non troppo costosi.
Naturalmente c’è la possibilità di parlare con il medico in videochiamata, eventualmente mostrando sintomi che richiedono un esame visivo. L’Intelligenza Artificiale può aiutare anche qui: ci sono algoritmi che possono valutare rash cutanei e segni di irritazione, e altri che possono interpretare le espressioni e riconoscere dolore e sofferenza. Il tutto usando una normale videocamera come quella che abbiamo nello smartphone o nel laptop.
Negli ospedali e nelle case di cura, sistemi di sorveglianza intelligente possono individuare situazioni di rischio e avvisare il personale, riducendo così i tempi di intervento e contribuendo al benessere dei pazienti.
Non sfugge naturalmente il fatto che in alcuni scenari, non ultimo il famoso “modello Lombardo” il problema è soprattutto un sistema sanitario senza risorse, con finanziamenti in diminuzione un anno dopo l’altro da molto tempo ormai. C’è anche carenza di personale, e aiutare quello restante a fare di più con meno può aiutare solo fino a un certo punto.
Ci vorrebbero più soldi, questo lo sappiamo, ma resta il fatto che queste tecnologie hanno il potenziale per far funzionare meglio il sistema sanitario.
Ma, ricorda l’OMS, bisogna anche usare molta cautela nell’usare queste nuove tecnologie, e soprattutto applicare sempre i più rigorosi principi etici: potrebbe sbagliare e fare più danni dei potenziali benefici. E ci sono possibili conseguenze negative di cui bisogna tenere conto.
L’Organizzazione Mondiale della Sanità, inoltre, non tralascia il discorso sui dati, la trasparenza e i possibili pregiudizi: serve sapere quali sono i dati usati per addestrare gli algoritmi, da dove arrivano e se presentano un qualche tipo di pregiudizio (bias). Solo conoscendo con precisione l’origine dei dati, infatti, si può almeno tentare di inferire qualcosa sull’affidabilità dei risultati.
Bisogna rispondere a domande come: i pazienti hanno dato il consenso a sezionare i loro dati in questo modo? Quanto sono diversificati i dati? Coprono un ampio spaccato della società o potrebbero essere parziali e non inclusivi? Il dataset potrebbe essere usato impropriamente per diffondere disinformazione sulle malattie?
Immagine di copertina: yourapechkin
