Intelligenza Artificiale in Sanità per diagnosticare le malattie pediatriche

Enrico Grilli

La sanità è sempre più digitale, merito anche dei medici più giovani, disponibili ed incuriositi dalle applicazioni della tecnologia anche in ambulatorio e non soltanto. Infatti, un recente sondaggio realizzato da IPSOS, in Lombardia, ha evidenziato come personale sanitario e cittadini sono pronti ad accogliere l’Intelligenza artificiale anche in sala operatoria. Inoltre, un recente studio pubblicato su Nature Medicine suggerisce come l’AI possa essere un prezioso alleato del medico nella diagnosi delle malattie pediatriche. Scopriamo come l’Intelligenza Sanitaria e la sanità dialogano e lo faranno sempre di più in futuro.

Intelligenza Artificiale in Sanità: in crescita in tutto il mondo

L’Intelligenza Artificiale e la sanità 4.0 non sono il prodotto di un film di fantascienza, ma tecnologie che già oggi vengono applicate all’ambito della tutela della salute. Alcuni studi hanno dimostrato come questo tipo di innovazione possa portare un concreto risparmio: in particolare, Accenture ha calcolato che le applicazioni cliniche base dell’AI in sanità possono portare ad un risparmio di 150 miliardi di dollari ogni anno per l’economia sanitaria statunitense entro il 2026.

Una preoccupazione largamente condivisa quando si parla di Intelligenza Artificiale è che questa vada a sostituire il lavoro umano. È vero, infatti, come calcola Gartner, che entro il 2020 l’applicazione dell’AI in sanità taglierà 1,8 milioni di posti di lavoro al mondo, tuttavia lo stesso settore sarà capace di crearne 2,3 milioni di nuovi e varrà, complessivamente, 34 miliardi di dollari entro il 2025.

Cambiano le priorità e le competenze, dunque, non la necessità dell’esperienza e dello sguardo umani. In particolare nell’ambito sanitario, il medico e il personale sanitario non potranno mai essere sostituiti da una macchina. Queste, però, posso mettere loro a disposizione dati, strumenti e tecnologie evolutissime che contribuiscono alla tutela del paziente.

Quali sono gli ambiti di applicazione?

Già attualmente, infatti, è possibile individuare alcuni ambiti nei quali l’Intelligenza Artificiale può essere efficacemente impiegata al fianco del medico e del paziente. Il primo vettore d’azione è quello della prevenzione e del mantenimento della salute attraverso software che possono aiutare a monitorare la qualità e quantità dei pasti, oppure monitorare ricerche e comportamenti che possono suggerire la necessità di un supporto psicologico.

L’AI può supportare il personale sanitario anche nel trattamento e nell’assistenza dei pazienti. Progetti molto concreti in questo senso sono quelli realizzati per il supporto degli anziani che vivono da soli come, ad esempio, sensori che monitorano a distanza lo stato di salute della persona in casa, oppure le soluzioni di telemedicina.

Tecnologie avanzate, in terzo luogo, che contribuiscono in maniera sensibile allo sviluppo della ricerca. Banche date estese, sistemi di calcolo molto rapidi e software molto evoluti forniscono ai ricercatori informazioni preziose per approfondire le cause delle patologie.

Infine, l’Intelligenza Artificiale in sanità trova applicazione durante la diagnosi. Strumenti che permettono, per esempio, di aumentare la precisione e la frequenza di diagnosi precoci: un fattore che è stato dimostrato essere determinante nei casi di cancro. Alcuni studi recenti, inoltre, mirano ad individuare l’applicazione di questo tipo di tecnologia anche alla diagnosi sin dall’infanzia. Uno sviluppo accolto con entusiasmo dalla comunità scientifica.

Intelligenza Artificiale e patologie pediatriche: quale contributo?

“Evaluation and accurate diagnoses of pediatric diseases using artificial intelligence” è il titolo dell’articolo pubblicato, nel febbraio 2019, sulla rivista Nature Medicine e frutto di una collaborazione tra gli Stati Uniti e la Cina. I ricercatori dell’Università della California, infatti, hanno sviluppato un algoritmo basato su tecniche di machine learning che “leggendo” le cartelle cliniche dei pazienti si è dimostrato in grado di diagnosticare molte malattie infantili.

Il sistema è stato applicato nel Guangzhou Women and Children’s Medial Center: qui sono stati analizzati 100 milioni di dati tratti da 1,4 milioni di visite effettuate su 500.000 pazienti con età media 2 anni e mezzo, nel periodo compreso tra gennaio 2016 e luglio 2017. Sono state scansionate, dunque, tutte le cartelle cliniche elettroniche complete sia di dati quantitativi che di quelli non strutturati. In particolare, grazie all’applicazione del Natural Language Processing, sono stati analizzati anche referti delle vishttps://www.gipo.it/blog/sanita-digitale/cartella-clinica-elettronica/cartella-clinica-elettronica-informatizzata/ite, osservazioni degli infermieri, parole dei bambini e dei genitori sui sintomi, diagnosi e l’esito delle cure precedentemente prescritte. Tutto quello di cui anche un pediatra avrebbe bisogno per individuare la patologia che colpisce in quel momento il paziente.

All’algoritmo è stato chiesto di effettuare le diagnosi e queste sono state confrontate con quelle proposte da un team di pediatri di comprovata esperienza. L’elemento interessante dello studio, oltre alla descrizione dello sviluppo del sistema di AI, è che le diagnosi dell’algoritmo e quelle dei pediatri corrispondono in più del 90% dei casi.

In particolare, questo sistema è stato applicato e ha dimostrato di essere efficace nel caso di:

sinusite e altre infezioni respiratorie;
influenza;
malattia mani bocca piedi;
asma;
meningite batterica;
varicella;
rosolia;
mononucleosi.

Gli unici tre casi in cui lo sguardo umano è stato più efficace di quello dell’algoritmo sono stati: encefalite, laringite acuta e polmonite per cui soprattutto l’esperienza dei medici più anziani ha fatto la differenza.

Secondo gli autori questo algoritmo potrebbe trovare applicazione in diverse modalità:

in supporto ai medici con meno esperienza durante la fase di diagnosi;
al triage per una prima pre-diagnosi che potrebbe velocizzare i tempi di attesa;
come integrazione per la diagnosi di patologie rare poiché il sistema disporrebbe, al proprio interno, di una mole di dati talmente vasta da poter agevolare il confronto e l’individuazione, per esempio, di sintomi ricorrenti.

Lo scopo è, quindi, quello di mettere a disposizione del mondo della sanità di strumenti sempre più evoluti e avanzati per individuare prontamente quali possono essere le minacce alla salute dei pazienti ed intervenire velocemente ed efficacemente. Lo studio pubblicato su Nature Medicine illustra in particolare una delle possibili modalità di applicazione dell’Intelligenza artificiale alla sanità. Resta il dubbio su quanto tempo sia necessario perché un modello del genere sia applicabile soprattutto in Italia dove l’attenzione alla Digital Health cresce, ma ancora non abbastanza velocemente.