Congresso AIEOP: l’intelligenza artificiale può cambiare le cure, ma non deve sostituire il medico

L’Intelligenza Artificiale può cambiare il modo in cui si diagnosticano, si monitorano e si trattano le malattie oncoematologiche pediatriche. Può aiutare a leggere una quantità di dati che nessun professionista potrebbe analizzare con la stessa rapidità, riconoscere correlazioni, supportare l’interpretazione di informazioni diagnostiche e, attraverso modelli predittivi, contribuire a individuare possibili evoluzioni della malattia o il rischio di recidiva. Ma proprio mentre l’AI entra sempre più nel mondo della medicina, emerge una domanda altrettanto importante: chi governa le decisioni quando l’algoritmo entra nella cura? È questo uno dei temi al centro del LI Congresso Nazionale AIEOP, che si è svolto dal 12 al 14 ottobre a Lecce, dove medici, infermieri, ricercatori e professionisti sanitari si confronteranno sulle principali trasformazioni che stanno attraversando l’oncoematologia pediatrica.

Perché, secondo Ciro De Florio, professore associato di Logica e Filosofia della Scienza presso la Facoltà di Economia dell’Università Cattolica del Sacro Cuore di Milano, esperto del tema, il rischio non è soltanto quello di utilizzare male una tecnologia, ma anche quello di attribuirle un’autorità che non può avere. L’AI può fornire informazioni nuove e preziose, anche raggiungendo performance molto elevate nell’analisi di determinati dati clinici e diagnostici, ma questo non significa che le sue risposte debbano essere considerate automaticamente vere o incontestabili.

“Uno dei rischi è considerare questa tecnologia in senso oracolare: opaca e inspiegabile”, ha sottolineato De Florio. Il punto, al contrario, è fare in modo che ciò che l’algoritmo restituisce possa essere interpretato alla luce delle conoscenze scientifiche e dei meccanismi biologici che la comunità medica conosce. Solo così l’informazione prodotta dall’AI può diventare realmente utile nel percorso di cura.

Dalla diagnosi alla previsione: cosa può fare l’AI
Le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale in medicina sono molteplici. In oncoematologia pediatrica possono riguardare, innanzitutto, la raccolta e l’elaborazione delle informazioni: referti radiologici, risultati diagnostici, dati clinici e altri elementi relativi allo stato del paziente possono essere analizzati attraverso sistemi capaci di individuare pattern e correlazioni difficili da riconoscere attraverso i soli strumenti tradizionali. Un secondo ambito è quello dell’analisi predittiva. Partendo da grandi quantità di dati utilizzati per l’addestramento dei modelli, l’AI può contribuire a stimare possibili evoluzioni della malattia e probabilità di recidiva, offrendo ai professionisti ulteriori elementi per orientare il monitoraggio e la gestione clinica.

Ma proprio qui si trova il nodo centrale: un modello predittivo non è una sentenza. Il dato prodotto dall’algoritmo acquista significato solo quando viene inserito nel contesto complessivo del singolo paziente e interpretato da chi possiede le competenze cliniche necessarie. “L’impiego delle tecnologie di AI consentirà sperabilmente un miglioramento significativo nel trattamento e nella prevenzione delle più importanti patologie – ha spiegato De Florio – ma richiederà grandi virtù epistemiche da parte di tutto il personale medico e anche dei pazienti e delle loro famiglie. Sarà necessario un profondo senso critico per valutare, interpretare e discernere le informazioni convogliate dalle AI”. È una prospettiva particolarmente importante quando si parla di bambini e adolescenti con patologie oncoematologiche, dove le decisioni terapeutiche si inseriscono in percorsi complessi e personalizzati e coinvolgono non soltanto il medico, ma un’intera équipe e la famiglia.

Non uomo contro macchina, ma uomo e macchina
La questione, dunque, non è scegliere tra Intelligenza Artificiale e competenza umana. E neppure stabilire quali attività affidare alla macchina e quali lasciare necessariamente all’uomo. Secondo De Florio, serve piuttosto un cambio di paradigma: AI e cognizione umana devono lavorare insieme, mettendo a sistema capacità diverse e complementari. Una prospettiva che cambia anche il modo di guardare all’innovazione tecnologica: l’obiettivo non è costruire sistemi capaci di decidere autonomamente, ma strumenti in grado di ampliare le possibilità di medici e professionisti sanitari, rendendo più ricca e tempestiva la base di informazioni sulla quale viene esercitato il giudizio clinico.

“È necessario un nuovo paradigma interpretativo, in cui tecnologie di AI e cognizione umana lavorano insieme, attraverso prospettive complementari, con l’unico, divino, fine: la cura, di tutti e per tutti”, ha concluso De Florio. È questo, in fondo, il confine che l’Intelligenza Artificiale non deve oltrepassare: può diventare uno straordinario strumento per conoscere meglio la malattia, ma non deve trasformarsi nell’oracolo al quale affidare la cura.