Scopriamo l'impatto trasformativo dell'IA in Medicina per comprendere quale è il suo ruolo nel presente e quali saranno gli sviluppi nel futuro
L'intelligenza artificiale (IA) ha dimostrato un enorme potenziale nel campo della medicina e della chirurgia, rivoluzionando il modo in cui vengono diagnosticate, trattate e gestite le malattie. Attualmente, l'IA è impiegata in una serie di applicazioni mediche, come la diagnosi assistita da computer, la gestione dei dati sanitari, la personalizzazione dei trattamenti, la ricerca di nuovi farmaci e l'assistenza agli interventi chirurgici.
Il futuro dell'IA in medicina e chirurgia si prospetta ancora più promettente, con ulteriori sviluppi e innovazioni che potrebbero trasformare radicalmente il settore.
Andiamo a scoprire quali sono il presente ed il futuro dell'IA in medicina.
Scoperta di Nuovi Farmaci
Uno dei campi in cui l'IA sta rivoluzionando la medicina è la scoperta di nuovi farmaci. L'IA, infatti, è in grado di analizzare un numero enorme di molecole, individuando quelle dotate di attività farmacologica.
L’IA ha permesso di scoprire una nuova classe di antibiotici attiva nei confronti dello Stafilococco Aureus resistente alla maggioranza degli antibiotici. Questa scoperta ha aperto nuovi scenari nel trattamento di infezioni da batteri divenuti insensibili agli antibiotici esistenti.
L'utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico per identificare nuovi bersagli molecolari per i farmaci contro il cancro ha portato un gruppo di ricercatori dell'Università di Oxford allo sviluppo di un nuovo farmaco che si sta dimostrando efficace nel trattamento del cancro del polmone.
Sempre in campo farmacologico, l'IA ha permesso di scoprire effetti collaterali e interazioni fra farmaci prima sconosciute. Inoltre, l’IA ha individuato ulteriori attività e campi d’impiego per farmaci in commercio con indicazioni terapeutiche diverse.
Personalizzazione dei Trattamenti Oncologici
In Oncologia, i modelli predittivi dell’IA consentono di identificare i regimi terapeutici più efficaci, portando alla personalizzazione dei trattamenti, come se si trattasse di abiti confezionati su misura da un sarto.
L'IA, infatti, non si limita a considerare solo le caratteristiche del tumore, ma tiene conto anche delle peculiarità biologiche del paziente. La valutazione contemporanea delle proprietà del tumore e del paziente consentirà di selezionare gli schemi di terapia in modo più preciso, massimizzando l'efficacia e riducendo gli effetti collaterali.
La personalizzazione dei trattamenti che ne consegue porterà a un cambiamento radicale nel modo in cui le malattie oncologiche verranno affrontate, offrendo ai pazienti la speranza di risultati migliori, con minori sequele ed effetti collaterali.
Progressi nella Diagnostica
L'IA può analizzare le sfumature di grigio dei singoli pixel che compongono un'immagine TC o RM con un dettaglio che va oltre la capacità di apprezzamento dell’occhio umano. In particolare, è in grado di identificare quelle combinazioni di pixel che costituiscono le caratteristiche peculiari delle singole malattie, come se si trattasse delle impronte digitali in un’indagine poliziesca.
Questo significa che le diagnosi di patologie come i tumori non richiederanno necessariamente la conferma istologica con una biopsia. Le immagini acquisite con la TC o la RM saranno da sole sufficienti per la diagnosi.
Da questo sviluppo ci si attende, ad esempio, una riduzione delle biopsie non-necessarie, con significativi risparmi di risorse e diminuzione delle complicanze procedurali. Le biopsie continueranno ad essere indicate nei casi dubbi e quando è necessario conoscere le caratteristiche biologiche del tumore, per individuare il trattamento più idoneo.
L’IA può essere utilizzata durante gli esami endoscopici, come la Colonscopia e l’Esofagogastroduodenoscopia, per individuare lesioni di piccole dimensioni che altrimenti potrebbero sfuggire all’esaminatore.
L'IA, inoltre, ha un ruolo meno appariscente e noto che deriva dalla sua capacità di caratterizzare le malattie sotto il profilo biologico. L'IA, infatti, consente un'analisi più approfondita e olistica dei dati, integrando informazioni genomiche, proteomiche (l'insieme di tutte le proteine prodotte o modificate da un organismo biologico) e metabolomiche (l'insieme di tutti i metaboliti che sono i prodotti finali della sua espressione genica.) Questo approccio multi-omico consentirà una comprensione più completa delle malattie, aprendo la strada a terapie altamente specifiche, efficaci e con minori effetti collaterali.
Ottimizzazione delle Linee Guida
L'IA contribuirà a rendere più efficienti ed efficaci le linee guida per la prevenzione, la diagnosi e la terapia delle malattie.
Esaminando vasti set di dati clinici ed epidemiologici, l'IA può evidenziare tendenze, correlazioni e associazioni che possono portare all’adozione di misure di prevenzione, diagnosi e cura altamente specifiche ed efficaci, riducendo il rischio di interventi non necessari.
L'IA, in sostanza, offre una guida più informata e dinamica a tutti gli operatori coinvolti nell’assistenza sanitaria, migliorando la qualità e la sostenibilità complessiva del sistema della sanità pubblica.
IA in Chirurgia
L'intelligenza artificiale sta rapidamente cambiando il modo in cui la chirurgia viene praticata.
L’IA è in grado di creare e gestire modelli tridimensionali del corpo umano e delle lesioni in esso presenti con un’accuratezza precedentemente inimmaginabile. In pratica, rende possibile la pianificazione preoperatoria degli interventi con una precisione superiore a quella di qualsiasi chirurgo umano.
Non solo, l'IA può intervenire durante l’intervento, fornendo indicazioni in tempo reale per la sua corretta esecuzione. Ad esempio, l'IA può essere utilizzata per identificare diverse strutture anatomiche, come i vasi sanguigni e i nervi, durante la chirurgia laparoscopica.
Nella chirurgia robotica l'IA interviene controllando e correggendo le manovre del chirurgo umano, rendendole più fluide, precise ed essenziali, ottimizzandole in funzione del loro scopo.
In alcuni centri si stanno sperimentando sistemi governati dall’intelligenza artificiale che sono in grado di eseguire autonomamente parte dell’intervento, sempre sotto la supervisione di un chirurgo umano.
La funzione di guida esperta dell’IA può essere utilizzata anche per l’insegnamento della chirurgia laparoscopica e robotica e per la verifica delle competenze acquisite. L’IA, infatti, può simulare gli scenari più disparati che il chirurgo dovrà affrontare in modo virtuale, come se si trattasse di casi reali. Il risultato finale sarà la formazione di chirurghi più esperti e competenti, in tempi brevi e a costi inferiori. Si tratta di un approccio formativo che si applica all’addestramento dei piloti d’aereo fin dalla seconda metà del secolo scorso.
È evidente che l’'ulteriore sviluppo dell'IA renderà la chirurgia ancora più precisa, efficace e sicura.
Ecco alcuni esempi di come l'IA si sta sviluppando in campo chirurgico:
Chirurgia dell’apparato digerente. L'IA migliora l'accuratezza diagnostica, aiuta nella rilevazione in tempo reale dei polipi durante la colonscopia e automatizza l'analisi delle immagini della capsula endoscopica. Contribuisce a definire strategie di trattamento, offrendo opzioni più efficienti e mininvasive.
Chirurgia laparoscopica e robotica. L’IA è in grado di gestire sistemi a realtà aumentata che rendono possibile il riconoscimento delle strutture anatomiche, un fatto di estrema importanza, soprattutto quando sono presenti varianti anatomiche o la loro conformazione è alterata dalla malattia o da interventi precedenti.
Cardiochirurgia. L'IA viene utilizzata, ad esempio, per guidare i cardiochirurghi durante la riparazione o la sostituzione delle valvole cardiache. In questo modo si può avere la riduzione delle complicazioni e il miglioramento dei risultati dell'intervento.
Chirurgia ortopedica. L'IA trova impiego nella pianificazione degli interventi di sostituzione protesica dell'anca e del ginocchio. Interviene, infatti, nella scelta della protesi e guida l'ortopedico durante l’esecuzione dell’intervento. In questo modo l'IA garantisce il corretto posizionamento della protesi articolare, con il risultato che verranno ridotte le complicazioni e la ripresa funzionale dopo l'intervento sarà pressoché immediata.
Neurochirurgia. L'IA è impiegata nella chirurgia guidata da immagini, consentendo ai neurochirurghi di navigare attraverso le strutture cerebrali con maggiore precisione. Gli algoritmi di apprendimento automatico aiutano nella segmentazione in tempo reale dei tumori, facilitando la rimozione con danni minimi ai tessuti sani. Un ulteriore impiego è rappresentato dall'inserimento a livello cerebrale di minicomputer in grado di stimolare selettivamente aree specifiche del cervello o del midollo spinale la cui attività è stata compromessa da malattie o traumi.
Riduzione delle complicanze chirurgiche. L’IA si rivela preziosa anche nella gestione complessiva del paziente sottoposto a intervento chirurgico. Durante e dopo l'intervento, l'IA può essere utilizzata nel monitoraggio continuo dei parametri del paziente. Questo approccio mirato consente di ridurre l'incidenza delle complicanze intra- e post-operatorie. Quandoi dovessero manifestarsi, l'IA è in grado di riconoscerle in modo tempestivo, minimizzandone effetti e gravità. Grazie a questa implementazione, l'impiego dell'IA nella gestione del paziente chirurgico offre un contributo significativo alla sicurezza e all'efficacia complessiva dell'intervento.
IA IN MEDICINA: PRESENTE E FUTURO IN UN CONTESTO ALGORETICO
L'IA ha già rivoluzionato il settore medico e si prevede che continuerà a farlo nel prossimo futuro, offrendo opportunità senza precedenti per migliorare la precisione diagnostica, personalizzare i trattamenti e migliorare i risultati clinici.
Nonostante queste prospettive, l'adozione dell'IA in ambito sanitario solleva importanti preoccupazioni. Le tematiche ancora irrisolte includono ostacoli nella raccolta dati, la loro privacy, il rischio di distorsioni (bias) o ingiustizie negli algoritmi, la natura di "scatola nera" dei sistemi che governano l’IA.
Esistono, inoltre, questioni etiche la cui importanza è riconosciuta dall’ONU.
Affrontare queste preoccupazioni è possibile solo con un miglioramento nella condivisione dei dati, l’adozione di misure di sicurezza adeguate alla loro gestione complessiva, l’implementazione di strategie di riconoscimento e mitigazione degli errori, la trasparenza nei meccanismi di gestione dei dati e di elaborazione delle scelte/decisioni e, da ultimo, la validazione empirica delle applicazioni dell'IA in campo medico.
Spero che questo post sia stato utile a scoprire quale sia il ruolo presente e futuro dell'IA in Medicina.
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