di Emanuele Davide Ruffino Germana Zollesi
Le affermazioni dei big dell’intelligenza artificiale obbligano a riflettere su come queste problematiche si vanno a declinare in ambito sanitario, dove da anni viene già utilizzata con innegabili vantaggi. In un futuro sempre più prossimo, l’intelligenza artificiale non sarà solo un copilota del medico ma, una nuova generazione di soluzioni che andranno ben oltre all’elaborazione di applicazioni pratiche utilizzabili per supportare gli operatori sanitari nelle ricerche e nei contesti clinici, ma si concretizzeranno nel definire modelli e algoritmi a valenza autonoma. Si completa così un lunghissimo cammino in cui l’uomo, avviato dagli sciamani ha cercato di curare se stesso. In fin dei conti, l’intelligenza artificiale può essere rappresentata come un moderno oracolo cui ci si rivolge più o meno fiduciosi per ottenere lumi su come curarsi e su come sviluppare il sistema. Da sempre il fattore fiducia in ambito sanitario è essenziale per il successo delle terapie: cambiano i dispositivi, non cambiano i bisogni. Dal tamburo e dai riti propiziatrici dello sciamano ai modelli addestrati su miliardi di parametri, e perfino ai testi che oggi si costruiscono anche con l’aiuto dell’intelligenza artificiale, quello che entra nei processi decisionali resta lo stesso desiderio di rassicurazione che accompagna gli esseri umani da sempre.
Oggi però s’intravvede la possibilità di abdicare a favore dell’intelligenza artificiale quale soggetto curante: passaggio non semplice e che genera un’infinità di problematiche ancora tutte da definire. La lunga storia dell’uomo per assicurarsi un migliore sistema di cure è stato un percorso ricco di ragionamenti e sacrifici per capire cosa serve realmente per la nostra salute e che ci ha permesso di passare da un’età media di vent’anni ad una superiore agli ottanta.
Seppur non in grado di sostituire il fattore umano trattandosi di una materia intrinsecamente antropologica (o forse è solo una partigianeria nel non volere rinunciare ad uno storico primato dell’uomo), l’intelligenza artificiale può ricongiungere più elementi del contesto in cui si opera per poter prima e meglio analizzarli in un’ottica di efficienza del sistema.
All’infinita variabilità insita in ogni individuo (ed ognuno di noi ne è testimone poiché, per quanto ci possiamo impegnare, non troveremo mai uno uguale a noi) la società globalizzata amplifica esponenzialmente la varianza tale da renderla indecifrabile se non attraverso semplificazioni e riconduzioni a modelli potenzialmente incompleti. Appare quasi vetusto il concetto di John Nash, quando parla della “gestione di infinite variabili” e alla possibilità di trovare punti di equilibrio stabili in sistemi complessi, dove le scelte possibili dei partecipanti o le variabili in gioco sono potenzialmente infinite e dove è difficile offrire una soluzione a scenari apparentemente caotici e oggettivamente imprevedibili per affacciarsi continuo di nuovi fattori di disturbo.
Le machine learning aiuteranno sempre più ad elaborare i dati sanitari e fornire supporti per supportare le intuizioni per permette di comprendere l’infinità delle situazioni cliniche che si possono presentare. All’oggettività delle analisi delle immagini (utilizzati per analizzare scansioni di tomografie computerizzate, raggi X, risonanze magnetiche e altre immagini alla ricerca di lesioni) e alla rapidità con cui si può accedere alle informazioni o alle ricerche pertinenti per il paziente, si stanno affiancando dei supporti alle decisioni cliniche, ma che da supporti potranno trasformarsi in sostitutori. Nessun problema se si riuscirà a mantenere il controllo dei fenomeni connessi altrimenti occorrerà rivedere gli asset dei sistemi sanitari.
L’intelligenza artificiale sicuramente riduce i tempi nel prendere una decisione sanitaria, sia per la possibilità di disporre, selezionandoli, i dati necessari sia per la rapidità di accesso e la possibilità di filtrarli con criteri collaudati e self learning (autoapprendimento), con cui si possono analizzare i dati anamnestici in tempo reale. Non avendo bisogno di riposare, l’intelligenza artificiale e i modelli di machine learning potranno osservare e rielaborare istantaneamente i segni vitali dei pazienti sottoposti a terapia e fornire informazioni tempestive h24 delle variazioni dei fattori di rischio personalizzando le cure, accrescendone la precisione e l’affidabilità. L’intelligenza artificiale potendosi teoricamente replicare all’infinito (cosa non fattibile per i bravi medici umani) potrà democratizzare l’accesso alle diagnosi sanitarie, nel senso che tutti potranno avvalersi delle stesse conoscenze: i chatbot non distinguono l’interlocutore per reddito, razza o religione e se lo fanno possono essere facilmente individuati e denunciati. L’intelligenza artificiale permette infatti di predisporre un’infinità di piani terapeutici individuali formulati per integrare gli approcci tradizionali, offrendo cure maggiormente mirate ed efficaci, migliorando i risultati per i pazienti e contribuendo a ridurre i costi.
Oltre alle risposte immediate, l’intelligenza artificiale offre, con il deep learning (apprendimento profondo), la possibilità d’insegnare ai computer a elaborare dati: imitando il cervello umano, si predispongono modelli basati su reti neurali artificiali articolati su molti strati, ossia utilizzando reti multistrato e strati di nodi (“neuroni”) interconnessi dove ogni strato elabora una parte dell’informazione che poi passa a quello successivo. I primi strati riconoscono dettagli semplici (come linee o margini in un’immagine) e poi, attraverso un’astrazione progressiva, li trasferiscono a quelli più profondi che uniscono masse sempre maggiori di dati per capire concetti complessi, fino ad arrivare ad un apprendimento dagli stessi dati elaborati: il sistema impara cioè in autonomia grazie alle grandi quantità di dati grezzi (immagini, testi, suoni) immagazzinati ad una velocità inimmaginabile per il cervello umano e di gestirli autonomamente.
L’health care si potrà avvalere sempre più di sistemi digitali integrati spostando l’attenzione dall’intervento del singolo professionista alla gestione di sistemi complessi (analogamente a quanto succede in ambito militare dove alle truppe in divisa si sono andate ad affiancare tecnici specializzati nei settori in grado di condizionare l’andamento dei conflitti).
Questo concetto non implica la scomparsa delle figure tradizionali, ma un’evoluzione del settore che va oltre al rispondere alla quotidianità dei problemi, spostando la maggior parte delle cure verso gli assi portanti del sistema per rispondere in modo efficace ed efficiente ai bisogni reali del paziente. A curare saranno sempre più algoritmi basati sull’epidemiologia e sull’esperienza in grado di offrire risposte, ben sapendo che ogni individuo articola i suoi comportamenti in modo non prevedibile per cui diventa complesso individuare una risposta corretta erga omnes, considerando che spesso la cura di un soggetto è significativamente condizionata dal comportamento dei caregiver e dei familiari. Ogni paziente incorpora una serie infinita di variabili solo in parte riconducibili a modelli matematici per analizzare le condizioni cliniche sociali del paziente e dei suoi caregiver, ma sicuramente l’intelligenza artificiale già oggi riesce, in molte fattispecie, a farlo meglio di come può fare il singolo cervello umano. La definizione degli scenari permette di offrire una migliore pertinenza contestuale che, grazie al continuo ed automatico aggiornamento degli algoritmi, associa le singole esigenze con il contesto in cui si manifestano.
Le variabili in gioco non sono solo numeri fissi, ma le conseguenze di decisioni e di comportamenti razionali di più attori: nella teoria dei giochi il sistema si stabilizza quando ogni attore sceglie la risposta ottimale basandosi sulle previsioni e sulle profilazioni delle scelte altrui, ma ciò difficilmente può realizzarsi in ambito sanitario causa l’asimmetria informativa che porta molti attori a comportarsi in modo irrazionale, mentre una gestione informatica di molti dati permette una significativa riduzione degli errori in presenza di condizioni standard.
A parità di risultati raggiunti, notevoli possono essere i risparmi che si possono realizzare, soddisfacendo curiosità 24 ore su 24 tramite chatbot in grado di rispondere a domande permettendo di filtrare le apprensioni dai bisogni. Dal rilevare la domanda diffusa si può avviare e selezionare un serie di esami diagnostici/genetici fruendo delle esperienze, accumulando le conoscenze derivate dall’analisi di tutte le immagini e i dati clinici analizzati in precedenza, oltre a rilevare situazioni a rischio dello stato di salute che richiedono ulteriore attenzione.
La digitalizzazione e l’adozione di tecnologie riconducibili all’intelligenza artificiale, hanno inoltre accelerato lo sviluppo di visite virtuali e il monitoraggio remoto dei pazienti, trasformando radicalmente le operazioni sanitarie e integrando in modo significativo l’assistenza fisica e virtuale. Si può inoltre meglio prevedere le tempistiche dei ricoveri, gestire i posti letto e ottimizzare l’uso delle risorse, garantendo che queste siano disponibili dove e quando sono più necessarie, riducendo gli sprechi e migliorando la qualità dell’assistenza.
Come tutti gli strumenti a disposizione dell’uomo non sono di per se buoni o cattivi, ma dipende dall’uso che ne viene fatto e in ciò si determina il loro valore etico, fondamentale in ogni settore ma ancor più in ambito sanitario, dove per le sue potenzialità, l’intelligenza artificiale rappresenta una delle sfide più delicate per il futuro della medicina per il rischio di un uso incontrollato di algoritmi. La ricerca ossessiva di ottimizzare la gestione di aspetti specifici, migliorandone efficacia ed efficienza, rischia di trascurare l’essere umano in quanto tale che sempre accetta la soluzione più razionale. La complessità e l’articolazione fanno diventare gli algoritmi dei meccanismi impersonali, delle scatole nere di cui il singolo soggetto non ne capisce il funzionamento e il perché delle sue conclusioni. La stessa velocità di elaborazione, uno dei punti di forza dell’intelligenza artificiale rischia di far perdere di trasparenza sulle modalità e finalità dei processi: proprio per fornire velocemente dei suggerimenti terapeutici si rischia di non spiegare il perché e il come ci si è arrivati, facendo sentire il soggetto alieno al processo (non più un soggetto attivo, ma un oggetto su cui vengono applicate decisioni altrui). Il problema si pone poi se si considera che neanche l’intelligenza artificiale è infallibile, di conseguenza, un risultato negativo non si capisce più se deve essere attribuito al medico, allo sviluppatore del software, alla macchina che ha eseguito il calcolo o al sistema che ha richiesto l’utilizzo di strumenti informatici: in un contesto di eccesso di medicina difensiva l’intelligenza artificiale, per le sue capacità di autogestirsi, finirà di essere chiamata a rispondere delle conseguenze che ha generato!
Se sono indubbi i vantaggi dei meccanismi che permettono d’imparare dai dati del passato (è l’ottimizzazione dell’uso dell’esperienza) diventa fondamentale prestare massima attenzione a quali e come i dati vengono inseriti e la capacità di governo del sistema per evitare che questo si muova in forme incontrollate, escludendo fattori determinanti per la conoscenza della realtà. In questo contesto dovranno essere rivisti i concetti di tutela della privacy e di consenso informato, già oggi spesso ridotti ad appesantimenti burocratici che infastidiscono chi già non gode buona salute ma che diventato incomprensibili in un contesto dove l’intelligenza artificiale rielabora i dati istantaneamente: si dovrà scegliere tra migliorare l’efficacia delle cure o il rispetto di norme che non permettono il completo utilizzo delle potenzialità disponibili. Per noi utenti non può sfuggire l’angoscia che deriverà se, consultando due o più piattaforme, si ricavassero risposte diverse, portandoci ad augurare un’intelligenza artificiale delle intelligenze artificiali, sperando che il gestore di questa sia realmente trasparente e culturalmente onesto.
L’uso dei social sta portando alla nascita di idee e posizioni estremamente varie che se da un lato testimoniano la vivacità culturale insita negli esseri umani, dall’altro rendono complessa una ricomposizione unitaria: non sempre la soluzione migliore viene poi accettata dalla maggioranza della popolazione. Più l’elaborazione di una soluzione è complessa, minore è il livello di comprensione con cui viene accettata e quando si parla di salute non ci si può ridurre a mere applicazione di protocolli, ma occorre prestare attenzione all’empatia con cui vengono erogate le cure (e su questo fronte l’intelligenza artificiale presenta notevoli lacune): l’eccessiva dipendenza dall’intelligenza artificiale rischia cioè di ridurre il tempo di interazione umana che rimane un bisogno e un requisito delle pratiche medico-assistenziali.
