Domani si celebra la Giornata Mondiale della Salute, istituita dall’Oms nel 1950 con l’obiettivo di sensibilizzare l'opinione pubblica su questioni cruciali legate alla salute, promuovere la prevenzione delle malattie e incoraggiare azioni volte a migliorare il benessere delle persone in tutto il mondo. In tale contesto, riveste una particolare importanza il tema della diagnosi: secondo uno studio pubblicato di recente sul British Medical Journal e ripreso sulla rivista scientifica Science, sono circa 800.000 gli americani che ogni anno muoiono o vanno incontro ad una disabilità permanente a causa di errori diagnostici. Un altro studio, condotto su quasi 2.500 cartelle cliniche e pubblicato sulla rivista scientifica Jama Internal Medicine, ha rilevato una diagnosi mancata o ritardata nel 23% dei casi, mentre il 17% di questi errori hanno causato danni temporanei o permanenti ai pazienti.
In questo caso i problemi principali nel processo diagnostico, che hanno avuto un impatto significativo sugli errori e potrebbero essere obiettivi prioritari per migliorare l’accuratezza, includono errori nei test diagnostici e nella valutazione clinica. Una situazione che non sembra essere mutata molto negli anni: a tal proposito, un report elaborato nel 2015 dalla National Academies of Sciences, Engineering and Medicine stimava che ogni anno il 5% degli adulti aveva sperimentato almeno un errore diagnostico e che la maggior parte delle persone avrebbe ricevuto perlomeno una diagnosi errata nella propria vita.
A tal riguardo, le moderne scoperte tecnologiche risultano essere di grande aiuto: «L’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando l’assistenza sanitaria, migliorando le metodologie di diagnosi e trattamento, consentendo di elevare la precisione e la tempestività delle diagnosi e, conseguentemente, la qualità di vita dei pazienti», ha commentato Marzio Ghezzi di Mia-Care, azienda specializzata nella creazione di piattaforme cloud-native e applicazioni digitali nell’ambito del digital health.
La migliore accuratezza diagnostica dell’Intelligenza Artificiale è ormai sotto gli occhi di tutti: sempre su Science, si legge di uno studio condotto al fine di identificare diverse diagnosi per oltre 300 casi clinici molto complessi, che rappresentavano sfide diagnostiche e terapeutiche particolari: ebbene, confrontando le performance di 20 medici internisti esperti, con circa 9 anni d’esperienza, con quelle di un Large Language Model (Llm), quest’ultimo si è rivelato essere quasi due volte più accurato dei medici nella diagnosi, rispettivamente il 59,1% contro il 33,6%. Inoltre, le performance dei medici hanno mostrato un miglioramento quando è stata utilizzata l’Intelligenza Artificiale nel processo diagnostico. «Questo non vuol dire che l’IA debba essere vista come uno strumento che va a sostituire le competenze umane, ma piuttosto le integra», ha continuato Ghezzi.
Ad esempio, analizzando grandi set di dati provenienti da diverse fonti, come più cartelle cliniche digitali e database di strutture sanitarie, l’Intelligenza Artificiale è in grado di identificare tendenze e modelli che aiutano i medici nella diagnosi e a volte anche nella prevenzione di malattie. Spesso, infatti, ricostruire la propria storia sanitaria non è affatto semplice: è possibile che esista un proprio fascicolo sanitario, ma non è detto che sia completo o almeno, non abbastanza da poter supportare una diagnosi completa ed esatta. Da qui nasce l’idea di un Digital Human Twin o gemello digitale, che offre la possibilità d’integrare in un'unica piattaforma digitale l'intera storia clinica dei pazienti, facilitando la condivisione dei dati tra diversi professionisti medici, consentendo di approfondire specifiche problematiche mediche e di mantenere nel tempo una traccia storica delle condizioni di salute di una persona.
«Il nostro Digital Human Twin, abilitato grazie alla tecnologia di Mia-Care, raccoglie e mette in comunicazione tra loro tutte le informazioni disponibili all’interno del Cdi, con un’integrazione totale di dati anche molto diversi tra loro come tabelle di numeri, immagini, video, tracciati e referti testuali», ha affermato Alessandro Maiocchi del Cdi.
Ma se da un lato la tecnologia sembra venire in nostro soccorso con miglioramenti significativi in ambito sanitario, dall’altro bisogna pur sempre considerare tutte le problematiche ad essa connesse. Ad esempio, addestrare l’Intelligenza Artificiale richiede un'enorme quantità di dati. Inoltre questi spesso contengono informazioni strettamente personali, un fattore che ha aperto un dibattito etico sulla sicurezza dei dati, tanto che anche l’AI Act approvato il 13 marzo di quest’anno dall’Ue dedica diversi articoli alla questione. Se è vero, però, che la tecnologia si evolve, non può non esserci una soluzione al problema: sono i dati sintetici, che, replicando accuratamente le caratteristiche e i comportamenti dei dati reali, ne conservano le informazioni significative, ma allo stesso tempo, essendo generati artificialmente, sono privi di informazioni sensibili, consentendo di processare, esaminare e condividere informazioni in maniera sicura e quindi garantendo la privacy degli individui.
«Questa tecnologia facilita e accelera lo scambio di informazioni, consentendo l'applicazione dell'Ia in settori di grande rilevanza sociale ed economica, come la ricerca medica e lo sviluppo finanziario», ha dichiarato Daniele Panfilo di Aindo, prima startup italiana che ha sviluppato una piattaforma di intelligenza artificiale proprio per la generazione di dati sintetici. «Sicuramente l'utilizzo di tecnologie cloud-native e di soluzioni di Intelligenza Artificiale nel mondo della sanità permetteranno nei prossimi anni di costruire servizi sempre più personalizzati per i pazienti, potenziando l'assistenza sanitaria a distanza e la gestione delle terapie. In questo senso la partnership tecnologica tra Aindo e Mia-Care assicura di apportare benefici all’ecosistema della sanità nel futuro immediato» ha concluso Ghezzi.