6 min read
E-Health: l’Intelligenza artificiale al servizio della sanità
Condividi questa news
WhatsappWhatsapp
2021-01-19 2020-12-15 15 Dicembre 2020 - Alessandro Di Stefano
6 min read
Image

Tra kit domestici per la riabilitazione e dispositivi wearable guidati dai dati, gli algoritmi dettano il passo della nuova medicina. Dalla Facoltà di Scienze e Tecnologie informatiche di unibz, con la Smart Data Factory di NOI Techpark, lo sguardo sul futuro del settore.

«È dai primi anni Settanta che si parla di intelligenza artificiale in ambito sanitario. All’epoca si chiamavano sistemi esperti: il primo di questi era stato sviluppato per suggerire al medico la ragione per cui un paziente aveva avuto un’infezione. Oggi dall’AI si passa alla XAI, dove la “X” sta per Explainable. Si tratta, in poche parole, di aggiungere agli algoritmi di intelligenza artificiale una funzionalità che permetta di spiegare a un utente umano, come il medico, il perché di un risultato». Floriano Zini, ricercatore alla Libera Università di Bolzano presso lo Smart Data Factory del NOI Techpark (laboratorio in cui vengono acquisiti e analizzati dati complessi, favorendo il trasferimento tecnologico nell’ambito della data science https://noi.bz.it/it/laboratori-sviluppo-tecnologico/centro-trasferimento-tecnologico), riassume così alcuni dei temi principali affrontati durante Data4SmartHealth, evento che ha riunito esperti di medicina e tecnologia con aziende ed ecosistema dell’innovazione. Obiettivo: promuovere la cooperazione tra tutti questi soggetti, tra cui anche i ricercatori della Smart Data Factory, per sviluppare soluzioni innovative in ambito sanitario, soprattutto per la gestione e l’analisi di grandi quantità di dati. «Queste soluzioni – evidenzia il prof. Diego Calvanese, responsabile della Smart Data Factory - si basano spesso su sofisticati algoritmi studiati in Intelligenza Artificiale per identificare regolarità nei dati e loro relazioni nascoste e, di conseguenza, offrire servizi e applicazioni migliori».

La Sanità è uno dei settori in cui l’applicazione delle tecnologie dell’informazione è sempre più massiccia. Un trend destinato a crescere in futuro. Attraverso gli strumenti della cosiddetta E-Health, o “Sanità in Rete”, infatti, la prevenzione, la diagnosi, il trattamento e il monitoraggio delle malattie e la gestione della salute e dello stile di vita pubblico, saranno sempre più capillari, efficaci ed efficienti.

«L’utilizzo dell’intelligenza sanitaria in medicina è già abbastanza diffusa – commenta Zini – faccio alcuni esempi: la diagnosi per immagini è un campo dove l’AI è molto usata, così come nelle TAC, dove un algoritmo è in grado rilevare la presenza o meno di un tumore. C’è da sottolineare anche una recente esperienza al Campus Bio-Medico di Roma che, grazie un’applicazione di intelligenza artificiale, distingue dalla TC polmonare se una polmonite è dovuta o meno al coronavirus». La stessa tecnologia è stata importata da Wuhan, come si legge sul sito del Policlinico Universitario.

«Ma – avverte Roberto Silverio dell’Azienda Sanitaria dell’Alto Adige - Dobbiamo cercare di affrontare l’argomento senza la lente deformante della situazione attuale. Quando si parla di medicina personalizzata spesso ci si concentra sul genoma, ma la medicina va vista nel suo senso più pieno. Ovvero: la possibilità di migliorare la salute delle persone non soltanto con le medicine. E quali sono i presupposti? Io credo che si debba partire dalla raccolta dei dati».

Curarsi meglio. Ovvero: imparare dai dati

Proprio la “data science” è centrale nell’healthcare del futuro: il settore dei dispositivi wearable offre praterie di possibilità per la produzione di informazioni sanitarie che, grazie ad apparecchiature sofisticate, possono essere collezionate per restituire dati agli esperti. «Va cambiato il paradigma – ribadisce Silverio - è il paziente che deve inviare i propri dati che andranno poi elaborati».

Riabilitazione: smart e domestica

Ma quali sono gli strumenti e le tecnologie che sfruttano dati e algoritmi per venire incontro ai pazienti in modalità smart? L’assunto da cui partire è il fatto che la riabilitazione delle persone avverrà sempre di più tra le mura domestiche, con una presenza di esperti e specialisti da remoto tramite comodi dispositivi come tablet. È questo il caso di CoRehab: basta un kit per effettuare esercizi di riabilitazione a casa indossando lacci dotati di sensori, controllando i movimenti sul televisore come in un videogioco. Al termine della sessione, il sistema realizza e spedisce un report al medico che può così vedere i progressi fatti, suggerendo miglioramenti e interagendo in diretta con il paziente. Nuovi strumenti come questi non andranno certo a sostituire il lavoro degli esperti ma li affiancheranno.

«Abbiamo bisogno di XAI – riflette il professore Carlo Combi dell’Università di Verona - i medici non saranno certo soppiantati dall’informatica. Certo è che professionisti con competenze anche su questo versante avranno un gap di vantaggio da giocarsi. L’intelligenza artificiale deve supportare la decisione clinica. Negli ultimi 30 anni abbiamo visto uno spostamento dell’attenzione delle attività di ricerca da sistemi che si focalizzavano sulla rappresentazione di conoscenza medica, ad applicazioni data intensive. In ambito clinico siamo sommersi dai dati: sono un serbatoio per estrarre nuova conoscenza implicita o addirittura sconosciuta fino ad allora».

Innovare la sanità. Se l’AI non basta

L’innovazione in campo medico non significa però, soltanto, tecnologia. «L’AI non è sufficiente – avverte il professor Zini - non è certo la cura di tutti i mali, anche se può dare un supporto importante. Avere sempre più dati sullo stato di salute del paziente e la possibilità di elaborarli in maniera sicura e veloce è un vantaggio indiscusso».

Tra i progetti più interessanti presentati durante Data4SmartHealth, ad esempio, c’è anche MS-rehab, un’applicazione basata sull’IA realizzata dalla Libera Università di Bolzano in collaborazione con l’Università di Bologna e utilizzata per la riabilitazione cognitiva di pazienti affetti da sclerosi multipla, ma adattabile anche ad altre patologie. «È un sistema computerizzato per la riabilitazione cognitiva nato dalla collaborazione tra diversi esperti clinici – ha spiegato Zini che ha lavorato al progetto –. Un sito web che prevede esercizi riabilitativi con difficoltà incrementarle grazie a un algoritmo di AI che adatta la difficoltà dell’esercizio al paziente che lo sta svolgendo».

Perché, attenzione: molto del successo di questi strumenti si gioca nel rapporto con il paziente. «L’integrazione cruciale è tra le persone – conclude il dottor Silverio - oggi i medici vengono visti come lontani nel rapporto con i pazienti. La chiave è far sì che professionisti ed esperti parlino tra loro e mettano sul tavolo le rispettive competenze. Non è un problema di macchine: l’intelligenza artificiale è già una realtà nel settore medico».

Condividi questa news
WhatsappWhatsapp