L’intelligenza artificiale possiede un potenziale straordinario per rivoluzionare il settore sanitario. Può migliorare l’assistenza, l’efficienza e l’esperienza del paziente perchè può analizzare grandi quantità di dati sanitari, identificando modelli sofisticati e nuove tendenze che possono condurre a diagnosi precise, trattamenti personalizzati e ad una migliore prevenzione delle malattie.
La realizzazione di servizi sanitari attraverso sistemi di AI: il decalogo del Garante Privacy Il punto più rilevante del decalogo stilato dal Garante Privacy per la realizzazione di servizi sanitari nazionali attraverso sistemi di intelligenza artificiale riguarda le decisioni automatizzate che devono essere supervisionate da un umano. Tale documento illustra gli adempimenti necessari per avvalersi dell'AI nel settore sanitario. Un primo punto riguarda i fondamenti giuridici, ovvero le basi giuridiche del trattamento: al riguardo, il decalogo spiega che in ambito sanitario, per il trattamento nel pubblico interesse di dati sulla salute attraverso tecniche di AI, occorrerebbe una normativa ad hoc . Ulteriori punti del decalogo sono la ripresa di alcuni principi formulati dal Regolamento UE sulla privacy ( GDPR ), come la qualità dei dati , integrità e riservatezza , correttezza e trasparenza . Vengono, altresì, specificati questi ultimi con riferimento all'AI: i principi di conoscibilità dell'algoritmo ; quello di non esclusività della decisione algoritmica , dettagliato anche come principio della supervisione umana ; quello di non discriminazione algoritmica . Da considerare, inoltre, vi sono gli adempimenti documentali e sostanziali : responsabilizzazione (rendicontazione e documentazione delle scelte effettuate); pianificazione (rispetto della privacy by design e by default); redazione dei documenti relativi alla valutazione di impatto (DPIA) e dei contratti di responsabile del trattamento con fornitori esterni. L'ultimo punto contiene degli spunti pratici, tra i quali vi rientra l'opportunità per gli organismi sanitari di preferire fornitori che sin da subito predispongono una DPIA , in modo particolare per i servizi di AI, prima della commercializzazione dei propri prodotti (fermo l'obbligo del titolare del trattamento di svolgere una propria). Scenario evolutivo del suo utilizzo: sfide e potenziali rischi L'Ocse offre una panoramica completa dello scenario evolutivo dell' intelligenza artificiale nel settore della sanità, descrivendo il potenziale innovativo di tale tecnologia nel miglioramento dell'assistenza sanitaria. La stesso ente ha pubblicato un documento in merito all'utilizzo dell' intelligenza artificiale in sanità , tracciandone i benefici e le opportunità , nonché i rischi che insistono su tale tecnologia. Per l'Ocse, l'intelligenza artificiale ha lo straordinario potenziale per portare: un miglioramento della salute dei pazienti ; un aumento della produttività degli operatori sanitari; creazione di esperienze sanitarie “ patient-based ” , ossia incentrate sul paziente. Per quanto riguarda il miglioramento della salute , l'intelligenza artificiale può analizzare grandi quantità di dati sanitari , identificando modelli e tendenze che sfuggono all'occhio umano. Ciò può portare a diagnosi più precise , trattamenti personalizzati e una migliore prevenzione delle malattie. Per quanto attiene l'aumento della produttività degli operatori sanitari, l'intelligenza artificiale può “automatizzare” le attività amministrative “ripetitive”, lasciando ai medici maggior tempo che può consentire loro di concentrarsi al meglio sui propri pazienti. Ciò si traduce in una migliore qualità dell'assistenza sanitaria e una maggiore soddisfazione del paziente. Infine, per ciò che riguarda le esperienze sanitarie incentrate sul paziente, l'intelligenza artificiale può personalizzare l'esperienza sanitaria, creando percorsi di cura idonei alle esigenze individuali. Per esempio, l'utilizzo di chatbot basati sull'intelligenza artificiale possono rispondere alle domande dei pazienti, fornendo loro supporto emotivo e facilitando l'accesso alle informazioni. Tuttavia, l' utilizzo dell'Intelligenza Artificiale in sanità presenta alcuni rischi da non sottovalutare, che vanno dalla possibile presenza di algoritmi “distorti” alle violazioni di sicurezza dei dati ( data breach ). In merito al primo problema, se non progettati e addestrati con attenzione, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono essere soggetti a distorsioni, portando a discriminazioni di diversa natura. Parliamo dei cosiddetti “pregiudizi” (o “ bias ”) dell'intelligenza artificiale. Si pensi, per esempio, se un algoritmo utilizzato per l'ammissione in ospedale discriminasse pazienti appartenenti a determinati gruppi etnici. Il secondo punto è legato al GDPR e all'AI Act, ossia il regolamento europeo sull'Intelligenza Artificiale. I sistemi di intelligenza artificiale memorizzano frequentemente grandi quantità di dati sanitari. Violazioni connesse a queste tipologie di dati, “particolari” (o sensibili), ai sensi del GDPR , potrebbero avere conseguenze gravi, con una quantità elevata di informazioni private che potrebbero essere utilizzate per scopi dannosi. Un ulteriore aspetto riguarda l'intelligenza artificiale connessa alla perdita di posti di lavoro , con l'automazione di sempre più attività sanitarie che potrebbe causare disoccupazione nel settore sanitario globale. Il documento varato dall'Organizzazione per la Cooperazione e lo Sviluppo Economico, su richiamato, evidenzia la necessità di un quadro politico e di supervisione chiaro per garantire un utilizzo responsabile dell'intelligenza artificiale in sanità. Questo quadro, da un lato, dovrebbe affrontare i rischi sopra menzionati, ossia garantendo che i sistemi di intelligenza artificiale siano progettati, sviluppati e utilizzati in modo da minimizzare i rischi di discriminazione, violazioni della sicurezza dei dati e perdita di posti di lavoro. Dall'altro lato, dovrebbe promuovere la trasparenza e la responsabilità, garantendo che i processi decisionali basati sull'intelligenza artificiale siano trasparenti e che gli operatori sanitari e i pazienti siano responsabili delle loro azioni. Infine, dovrebbe favorire la collaborazione e la condivisione delle conoscenze, facilitando la collaborazione tra ricercatori, sviluppatori, operatori sanitari e pazienti per promuovere lo sviluppo e l'utilizzo responsabile dell'intelligenza artificiale in sanità. Oltre ai rischi e alle sfide , l'Ocse affronta i temi legati all'etica, alla privacy e all'autonomia dei pazienti . In merito all'etica, l'accesso “diseguale” all'intelligenza artificiale potrebbe esacerbare le disuguaglianze già esistenti in campo sanitario. I pazienti di aree remote o a basso reddito potrebbero non avere accesso alle ultime tecnologie di intelligenza artificiale disponibili sul mercato. In merito alla privacy e alla protezione dei dati personali , l'utilizzo dell'intelligenza artificiale in sanità solleva importanti questioni che attengono a potenziali conflitti con le normative di settore (come GDPR e AI Act). È fondamentale garantire che i dati sanitari dei pazienti siano raccolti, utilizzati e condivisi in modo sicuro e conforme alla normativa applicabile (per noi europei “si legge” sempre GDPR e normative nazionali correlate). In merito all'autonomia dei pazienti, infine, l'intelligenza artificiale non deve essere utilizzata per prendere decisioni sui pazienti senza il loro consenso informato o contro la loro volontà. È, infatti, essenziale che i pazienti mantengano il controllo sulla propria salute e che le loro decisioni siano rispettate da ambo le parti (per esempio, nel rapporto medico-paziente). In conclusione, l'intelligenza artificiale possiede un potenziale straordinario per rivoluzionare il settore sanitario, migliorando l'assistenza, l'efficienza e l'esperienza del paziente in ambito sanitario. Tuttavia, è fondamentale utilizzarla in modo responsabile, con un quadro politico e di supervisione adeguato che affronti i rischi e le sfide. Solo così potremo garantire che l'intelligenza artificiale sia utilizzata a beneficio di tutti, creando un sistema sanitario più equo, efficiente e centrato sul paziente. Applicazioni sperimentali dell'AI in sanità Le prospettive dell'IA in ambito sanitario sono numerose. Tra queste possiamo richiamare la sostituzione, in efficienza ed efficacia, del medico nelle attività di diagnosi per la possibilità di accedere, confrontare ed elaborare in brevissimo tempo e maggiore precisione campioni digitali dell'organismo umano. L'AI può accelerare i tempi della ricerca scientifica perché può analizzare una mole elevata di dati e informazioni in pochissimo tempo e passare in rassegna una grande quantità di articoli e lavori scientifici allo scopo di riscontrare evidenze di correlazione e causalità o semplicemente la direzione più opportuna su cui proseguire. L'intelligenza artificiale, inoltre, può supportare il medico nell'attività terapeutica , togliendogli attività a minore impatto relazionale come i monitoraggi di routine, i follow-up semplici di sicurezza, consentendogli di vedere un minor numero di pazienti avendo più tempo per l'aspetto relazionale della visita. Il medico può essere agevolato ad assumere decisioni migliori e tempestive sulla base di previsioni sempre più attendibili del probabile esito di salute di una condizione clinica, migliorando risultati di salute ed efficienza di costo. Il settore delle applicazioni sperimentali in sanità è in evoluzione e pieno fermento. Al riguardo possiamo citare l'esperienza del Politecnico di Bari , i cui ricercatori hanno sviluppato un algoritmo di intelligenza artificiale capace di identificare, in immagini di risonanza magnetica, cambiamenti patologici dovuti alla malattia di Alzheimer in una fase precocissima della malattia, la cosiddetta fase di lieve indebolimento cognitivo. Tale fase è strategica perché da una parte è la fase in cui le alterazioni non possono ancora essere viste ad occhio nudo dai medici e dall'altra è la fase in cui eventuali trattamenti sperimentali possono essere efficaci. L'algoritmo si basa sulla costruzione di un innovativo modello di rete cerebrale costituito da nodi e connessioni che vengono usati rispettivamente per rappresentare le diverse aree cerebrali e le loro similarità. Questo modello viene usato per addestrare sistemi di Explainable Artificial Intelligence (XAI) che non solo consentono di classificare accuratamente stadi precoci della malattia ma permettono anche di identificare quali aree cerebrali e quali informazioni ad esse associate influenzano maggiormente la classificazione. Questo diventa cruciale nell'ottica di una medicina personalizzata che superi il limite di inesplicabilità degli algoritmi comuni di AI che spesso vengono identificati come “ black box ”; queste “scatole nere” ti danno una risposta, ma non ti spiega in base a quale criterio o regola hanno preso quella determinata decisione, mentre i più avanzati modelli XAI ti spiegano il perché, e nel caso della diagnosi di Alzheimer restituiscono anche informazioni sui distretti anatomici più rilevanti che hanno determinato la risposta. A Roma, presso il Policlinico Gemelli , un team guidato da Domenico D'Amario ha sviluppato il Generator Heart Failure DataMart, una piattaforma digitale che integra e combina una grande quantità di dati e informazioni di fonte e contenuto eterogeneo (consulti cardiologici, misurazione eco-cardiografiche, farmaci assunti, esami di laboratorio, diagnosi cliniche standard, ricoveri, eventi in urgenza, diari infermieristici, contatti familiari e sociali) per progettare e addestrare dei modelli predittivi a più parametri allo scopo di individuare in anticipo la re-ospedalizzazione del paziente dopo l'ultima dimissione ospedaliera per scompenso cardiaco. La stessa piattaforma viene addestrata per raggruppare i pazienti scompensati in base alla variazione della loro “frazione di eiezione” (la percentuale di sangue espulsa dal cuore ogni volta che si contrae) allo scopo di valutarne l'impatto potenziale sul decorso clinico di un ricovero ospedaliero.