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Riflessioni sull’Intelligenza Artificiale, quale impatto 

Nel 2024 l’impegno in sanità sarà prevalente e determinante per decidere nei fatti, quale indirizzo vorrà dare il Governo: conservare una gestione pubblica del Sistema sanitario, seguendo le linee di rinnovamento imposte proprio dalla IA, vista come strumento e ragione irrinunciabile per una rivisitazione della strategia gestionale in sanità e modello culturale obbligatorio per rispondere ad una visione on the way, indispensabile per rimanere nell’ambito della Comunità Europea

Il grande avanzamento in campo diagnostico, che può determinare la I.A., è il suo impiego nella diagnostica e nella predittività. La radiologia, nelle sue diverse modalità diagnostiche, oggi è in grado, con la partecipazione attiva dell’utilizzatore, di fornire diagnosi di immagini sempre più precise sulla base dei Big Data e degli algoritmi di funzionamento della macchina radiologica, sia essa una semplice radiologia digitale o una TAC o una RMN o altro.

Questi lusinghieri risultati provengono da numerose ricerche scientifiche di confronto tra diagnosi umana e diagnosi con tecnica che utilizza la I.A. Ovviamente, come è intuitivamente comprensibile, tutto ciò dipende dalla bontà dei dati di base e dalla capacità di analisi dell’algoritmo. Ma anche nella diagnostica ecocardiografica l’I.A. può velocizzare e rendere più preciso il risultato, potendo velocizzare l’apprendimento dei dati relativi alle misurazioni anatomiche e velocimetriche (Doppler), nonché quelle relative alla deformabilità del miocardio (streaming) mediante l’impiego di algoritmi della I.A. con conseguente riduzione della variabilità da operatore. Inoltre è possibile con macchine provviste di I.A. che utilizzano algoritmi del tipo machine learning, rielaborare le immagini così da migliorarne la qualità.

La Cardiologia universitaria dell’ospedale Molinette della Città della Salute di Torino ha pubblicato alla fine del 2023 uno studio innovativo, utilizzando la I.A., per prevedere il rischio di una prognosi negativa nella cardiomiopatia da stress acuto, detta “Sindrome del cuore infranto” o Sindrome di Tako-tsubo. Questa colpisce soprattutto le donne ed è tipicamente scatenata da uno stress emotivo, con possibile “restitutio in ìnteġrum” ma in altri casi è associata a eventi avversi, compresa la mortalità anche a breve termine, con aspetti simili alla malattia infartuale. Lo studio, pubblicato sulla rivista internazionale European Journal of Heart Failure, ha utilizzato un modello di I.A., basato sul machine learning, per prevedere il rischio di prognosi negativa nei pazienti affetti da questa patologia. Il modello così ottenuto ha una precisione molto elevata sulla predizione della prognosi, dimostrandosi prezioso nella gestione dei pazienti con Sindrome di Tako-tsubo

La grande affidabilità del sistema ha indotto quindi a produrre un calcolatore portatile per medici, con il quale il rischio nel paziente con questa Sindrome, viene classificato dall’algoritmo “in tre categorie Alto, Medio e Basso”, favorendo la gestione clinica del paziente e la valutazione prognostica.

Ma le possibilità della I.A., mediante particolari tecniche, ci riportano alle immagini contenute nella serie Star Trek, anticipative di quel che oggi possiamo prudentemente utilizzare, Il Metaverso, un mondo generato dal computer dove noi, usando appositi dispositivi, possiamo andare con il nostro corpo “virtuale” (un avatar) ed effettuare operazioni di vario genere. E’ il cd Digital Twin del progetto Q Bio Gemini. Questa tecnologia verrà sempre più utilizzata in ambito sanitario in diversi campi: chirurgia; diagnostica per immagini; riabilitazione, terapia del dolore; trattamento di ansie, fobie e stress, formazione medica; può aiutare i bambini a camminare, può liberare da fobie ecc. Nel 2023 la FDA americana ha approvato l’impiego di un certo numero di dispositivi in medicina.

Ovviamente siamo ancora in una fase iniziale di applicazione della I.A. in pratiche mediche, in quanto occorre superare gli aspetti regolatori; infatti i sistemi regolatori non intendono considerare gli algoritmi come una “scatola nera”, dalla quale escono le diagnosi, senza conoscere quale è il processo che porta alla diagnosi. Sarà fondamentale per il medico la cd Explanebility (ossia la spiegabilità dell’algoritmo If this than That). Quindi sistemi aperti, verificabili; perché solamente così è chiaro chi determina il risultato.

Una forma particolare di applicazione della I.A. è quella che prevede accanto al paziente un modello digitale in copia, un gemello creato con tutti i dati presenti nell’umano. In questo modo si potranno testare terapie, tecniche chirurgiche, ecc. per selezionare le migliori da applicare sul gemello umano, evitando complicanze e con possibilità di un risultato efficace e di un risparmio economico.

Altro settore di utilizzo delle tecniche di I.A. si ritrovano nel campo preventivo. Ne cito solamente due: oggi dalla lettura di numerosissimi casi di fibrillazione atriale (F.A.), attraverso l’applicazione machine learning ci si può avvicinare alla predittività degli effetti di questa malattia; ovviamente accanto alla lettura ECG verrà riportata una serie di altri dati clinici, che sono importanti nel determinismo dei possibili eventi successivi, ad esempio ictus; utilizzando questo processore, la IA può predire la comparsa di ictus in una persona portatore di questa problematica aritmologica, cinque anni prima che si manifesti, con sufficiente affidabilità.

Lo stesso metodo (algoritmo) è stato applicato a casi di ischemia cardiaca. Studi recenti hanno dimostrato che l’utilizzo di modelli di deep learning raggiungono una buona accuratezza nella diagnosi di infarto, riducendo così i tempi di intervento e di trasporto in Emodinamica, dove altri algoritmi possono aiutare a prevedere la sede di impianto di stent e i risultati a breve e lungo termine delle procedure, con la proposta dei materiali da utilizzare. L’IA inoltre può essere utilizzata per l’addestramento e la formazione dei cardiologi interventisti.

Vorrei chiudere questa ampia ma non esaustiva pagina sull’impiego della I.A. sottolineando il recente ultimo prestigioso atto da parte della Comunità Europea, partendo dalla direttiva AI Act, che ha approvato l’11 Dicembre 2023, dopo tre giorni di negoziato tra Parlamento, Commissione Europea e Consiglio Europeo, il primo decreto al mondo sull’intelligenza artificiale, applicabile direttamente negli Stati membri ma che non entrerà in vigore prima dei due anni. Infatti ci saranno 24 mesi di tempo per la piena attuazione delle sue funzioni, ma solamente sei per proibire gli usi vietati.

Da quanto fin qui scritto, ne discende che nel 2024 con proseguimento nel 2025, l’impegno in Sanità sarà prevalente e determinante per decidere nei fatti, quale indirizzo vorrà dare il Governo: conservare una gestione pubblica del Sistema Sanitario, seguendo le linee di rinnovamento imposte proprio dalla I.A., vista come strumento e ragione irrinunciabile per una rivisitazione della strategia gestionale in sanità e modello culturale obbligatorio per rispondere ad una visione on the way, indispensabile per rimanere nell’ambito della Comunità Europea e degli Stati componenti il G7.

Per realizzare questo obiettivo, chi ha il timone nelle sue mani, dopo gli sforzi economici e legislativi in ambito sanitario messi in atto, non può meravigliarsi della perdurante insoddisfazione degli operatori sanitari, perché lungo e difficile è ancora il cammino da fare e numerose sono ancora le aspettative di tutti, utenti e operatori, per una Sanità, che rispetti la costituzione.

Bisogna innanzitutto recuperare la fiducia dei tanti così detti “eroi” di un tempo non lontano, non solamente sul piano dei livelli economici ma soprattutto sul piano della certezza del futuro, che primariamente è legata alla stabilità e qualità dell’impegno professionale, alla possibilità di aumentare le risorse per la ricerca, dalla quale il paese uscirà fortificato economicamente ma soprattutto con l’orgoglio di non dover più vedere l’emigrazione dei nostri figli ma forse mirare ad un rientro delle nostre menti e ad un ingresso di stranieri attratti dalle nostre indubbie capacità, oggi più che mai.

E il futuro della medicina in Italia si gioca anche sul cambiamento del sistema formativo, come iter universitario e come formazione post-laurea, introducendo sempre più estensivamente il principio di affiancamento della pratica alla teoria, perché sia rapida e qualificata la crescita del personale sanitario, la cui mancanza oggi è il principale ostacolo anche alla innovazione e alla crescita della qualità nella risposta al bisogno di salute.

Vorrei aprire i nostri cuori alla speranza di una rinascita della nostra sanità, innanzitutto come risposta ai principi presenti nella carta istituzionale e come impegno nei confronti dei pazienti e di tutti coloro, che da tempo si stanno impegnando, oltre i limiti suggeriti dai contratti di lavoro. Per saltare il fosso è improcrastinabile recuperare la capacità di programmazione sanitaria a tutti i livelli, statali, regionali, aziendali, inter-aziendali.

Una sanità di qualità ed economicamente sostenibile è il presupposto per la crescita del PIL nel Paese e quindi per la salvaguardia del benessere e della vivibilità della nostra gente.

Dott. Giovanni D’Angelo
Presidente dell’Ordine dei Medici e Odontoiatri della Provincia di Salerno

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