L’IA classica e generativa in sanità: una questione di costi–benefici 

Gentile Direttore,
cresce rapidamente il mercato mondiale dell’intelligenza artificiale. Il suo valore nel 2023 è stato di circa 208 mld di dollari e si stima che nei prossimi 6 anni dovrebbe raggiungere circa 1.850 mld di dollari. Un mercato in fermento anche in Italia. Il suo valore nel 2023 è stato di circa 760 mln di euro (+ 52% rispetto al 2022), di cui il 5% è IA generativa (Osservatorio di Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano).

In sanità, la Generative Artificial Intelligence (GAI) è al centro dell’interesse per i numerosi benefici e per i rischi ad essa connessi.
Giova ricordare che l’IA è la capacità degli algoritmi integrati nelle macchine e nei sistemi di apprendere dai dati conferiti e di eseguire autonomamente delle attività.

La GAI è una particolare categoria dell’IA. Utilizza algoritmi complessi, addestrati su set di dati per generare contenuti. Si basa su di un’architettura di rete neurale (GAN) composta da due reti: una “generativa” e una “discriminativa”. La prima rete crea i contenuti, la seconda li valuta e li seleziona. La continua interazione delle due “reti sorelle” fa si che la GAN migliori progressivamente la sua capacità di creare contenuti autonomi ed efficienti.

Pertanto, la rivoluzione dell’IA è iniziata e non si può tornare indietro. IA e GAI avranno un ruolo chiave nella sanità pubblica. Tali “risorse” sono già presenti in sanità e si svilupperanno sempre di più. Si tratta quindi di riuscire a conseguire un vantaggioso rapporto costi-benefici.
Per quel che concerne i benefici, è pacifica la circostanza che l’IA – e la GAI in particolare – stiano rivoluzionando la diagnostica radiologica. Gli algoritmi “deep learning” sono addestrati ad analizzare le immagini con straordinaria precisione e sono in grado di intercettare anomalie che potrebbero sfuggire all’uomo.

L’IA favorisce la medicina di iniziativa e personalizzata. Gli algoritmi analizzano una quantità enorme di dati (informazioni genetiche, storia clinica e stili di vita) da tradurre in trattamenti personalizzati in grado di migliorare gli esiti terapeutici. L’IA è preziosissima in Radioterapia e in Chirurgia assistita da robotica.
Per non parlare della sua indiscussa utilità in materia di programmazione e gestione sanitaria.

Insomma, i benefici dell’IA in sanità sono indiscussi e crescono velocemente.
Tuttavia, la diffusione dei sistemi basati sull’IA porta con se anche alcuni rischi de quali non si può non tener conto. Rischi che riguardano, in modo particolare, il “dato” e il suo utilizzo.
La qualità dei dati di addestramento incide infatti sulla precisione, completezza e correttezza degli output.
La sicurezza del dato e dei sistemi di trattamento incide sul rischio manipolazione. La gestione del dato impatta sulla privacy.
Inoltre, lo sviluppo di sistemi basati su IA determina una minore interazione medico–paziente, potrebbe alimentare l’ingiustizia epistemica e comportare anche un degrado delle competenze.

Pertanto, è necessaria una “compliance rafforzata” in grado di coniugare la regolamentazione di settore con le norme in fase di consolidamento relative all’utilizzo etico, sicuro e sostenibile dell’IA classica e generativa in sanità.

Antonio Salvatore
Direttore del Dipartimento Salute di ANCI Campania