Buongiorno a tutti, è per me un piacere intervenire oggi su di
un argomento a cui mi dedico da diverso tempo, ovvero la
trasformazione digitale della medicina.
Sono Valerio rosso, un medico psichiatra che si occupava di
medicina digitale, in particolare nell'area della
salute mentale. In questi anni ho preso parte a
diversi progetti imprenditoriali e di ricerca che riguardano le
terapie digitali, la comunicazione digitale della
salute e la trasformazione generale della medicina moderna
ad opera delle nuove tecnologie. Oggi vi parlerò di intelligenza
artificiale e di medicina di precisione, un tema che io.
La ricollego alla più vasta prospettiva della medicina
olistica, ovvero di un approccio globale al paziente che tenga
conto di tutte le sue caratteristiche specifiche per
poter produrre il migliore inquadramento del suo stato di
malattia e la progettazione del miglior intervento terapeutico
possibile. Per chi volesse entrare in
contatto con me, giusto per iniziare, vedete in fondo alla
slide i miei contatti. Bene, crescita esponenziale.
Da diverso tempo inizio i miei interventi con questo concetto.
Perché, vedete, c'è in qualche cosa che accomuna tutti i grandi
cambiamenti, quelli tecnologici, quelli sanitari, ma anche quelli
connessi alla cultura e dal costume.
È un dato storico facilmente verificabile che nelle grandi
trasformazioni culturali abbiamo un periodo in cui a parlare ad
esempio di rivoluzione digitale in medicina sono solo i super
esperti, magari quelli un po' visionari, ma poi?
Colpo le cose cambiano è una miscela di consapevolezza,
interessi economici e oggettivi vantaggi per le comunità
collimano tra loro e generano la diffusione improvvisa,
travolgendo quello che sino a poco prima era considerato lo
standard in un dato campo. Intelligenza artificiale e
medicina di precisione in questi ultimi anni sono in fase di
crescita esponenziale, come indicano il numero crescente di
pubblicazioni scientifiche e gli investimenti economici reali in
quest'area della salute. Oggi, quindi, risponderò a
diverse domande a riguardo. In particolare, che cosa sono
l'intelligenza artificiale e la medicina di precisione?
Perché sono così connesse tra di loro?
Perché si stanno sviluppando proprio in questi ultimi anni?
E infine, quali vantaggi ci saranno per i pazienti?
Domanda molto importante. È chiaro che questo mio
intervento dovrà essere per forza molto generale, visto che
ha lo scopo di introdurre e di semplificare dei concetti
oggettivamente piuttosto complessi.
Ma andiamo avanti allora. Il mondo è stato cambiato dalla
rivoluzione digitale, come tutti noi sappiamo.
E chi non è stato pronto a governare il cambiamento lo ha
subito. Vedete questa slide?
Spotify, Netflix, i giornali, i libri, le banche, la politica,
le relazioni tra esseri umani, il modo in cui in cui viaggiamo
o facciamo incontri, tutto si è trasformato all'improvviso,
spazzando via letteralmente i vecchi standard, i precedenti
paradigmi a cui eravamo abituati.
Noi operatori sanitari siamo in una situazione simile proprio
adesso. In questi anni pochi di noi si
stanno organizzando per implementare le proprie
competenze, per prendere parte attivamente a questo processo di
trasformazione che inevitabilmente cambierà il modo
in cui lavoreremo. Tutto questo in poco tempo,
anche se questo potrebbe appunto anche non piacerci.
Infatti, come vedete, la trasformazione digitale della
medicina è già iniziata e proseguirà in ogni modo, come
vediamo da tutte le aziende che stanno in questo momento
investendo in questo campo. Il valore stimato di 300
miliardi di dollari del mercato dell'intelligenza artificiale in
sanità ci indica chiaramente che le cose andranno avanti e
nessuno chiederà più di tanto il permesso alla classe medica.
La rivoluzione digitale degli ultimi 25 anni.
Non ha chiesto il permesso a nessuno, è il risultato,
appunto. Lo conosciamo tutti e l'abbiamo
visto nella slide precedente, ma la medicina non è Netflix o Uber
e come in politica, è in ambito economico.
Ci sono aspetti etici di primaria importanza che potremmo
gestire soltanto se collaboreremo a questa
trasformazione e questo sarà molto importante.
Come dico spesso, o ci occuperemo direttamente di
governare il cambiamento digitale della medicina, oppure
rischieremo di subirlo sul piano clinico di ricerca e lo ripeto
soprattutto sul piano etico. Questo significa, in poche
parole, che tutti noi che lavoriamo in sanità dovremmo
come minimo sviluppare delle competenze trasversali adeguate
per poter prendere parte attivamente al dialogo in corso.
Bene, dopo questa premessa che io ritengo molto importante,
ecco i primi punti che voglio chiarire.
Quindi, che cos'è l'intelligenza artificiale?
Possono le macchine fare le stesse cose che fa un medico?
Perché queste tecnologie si sono sviluppate soltanto adesso?
Le macchine, ormai lo sappiamo, possono fare molte cose che
anche noi umani facciamo, con il vantaggio di farlo, in alcuni
casi in maniera più veloce ed efficiente.
Ma molte persone pensano ancora all'intelligenza artificiale in
un modo un pochino troppo fantascientifico, ovvero pensano
a quello che si definisce intelligenza artificiale
generale. Non so se avete presente Hall
9000 di 2001, Odissea nello spazio.
Bene, quella è un'intelligenza artificiale generale, ovvero
un'entità pensante che può potenzialmente dedicarsi ad ogni
compito, dal parlare del più e del meno, sino a calcolare la
rotta di un'astronave, un pochino come farebbe un super
essere umano, molto, molto competente.
In realtà l'intelligenza artificiale che è a nostra
disposizione adesso ha a che vedere con utilizzi molto più
limitati, ma perché molto più specifici.
Compiti super specialistici e per nulla generali, supportati
da simulazione di ragionamento umano altrettanto specifici,
basati sulla possibilità di apprendere dai grandi flussi di
dati, ovvero sul concetto che tramite la presentazione di big
data, dati eterogenei e poi poco organizzati.
Un concetto molto. In di boghe, in questo periodo
di cui si parla molto, un sistema digitale appunto in
grado di astrarre degli schemi, di classificare, di proporre
delle interpretazioni che possono aiutare a capire
fenomeni complessi come ad esempio quelli che osserviamo
nei sistemi biologici e nelle malattie.
E in medicina ci sono specializzazioni che sono molto
adatte ad essere aiutate dall'intelligenza artificiale,
la radiologia e l'anatomia patologica nei loro aspetti
diagnostici legati al riconoscimento.
Riforme sono davvero. Un ottimo campo di azione
dell'intelligenza artificiale, ma anche la psichiatria che come
vedremo a sorpresa si può giovare enormemente dell'analisi
del comportamento, del linguaggio e di molti altri
parametri che non possono ad oggi essere oggettivati da un
operatore umano. Ci sono varie tipologie di
intelligenza artificiale, come vedete nella slide, che si
basano su varie metodologie. Abbiamo.
Per parlare in termini molto generali le la regressione, ad
esempio la clusterizzazione, le reti paesiani, le funzioni
polinomiali, sino ad arrivare poi ai moderni concetti di
machine learning e Deep learning.
Questo è appunto il campo generale dell'intelligenza
artificiale, ma machine learning e Deep learning sono quelli che
più di altri aiuteranno lo sviluppo della medicina di
precisione. Il machine learning e il Deep
learning sono sotto insiemi quindi specifici di intelligenza
artificiale che si basano sul concetto di apprendimento
tramite reti neuronali a diversi livelli di complessità di
profondità. Come si dice il termine Deep
learning proprio a questo si riferisce.
Ecco quindi spiegato anche il perché questi sottoinsiemi di
intelligenza artificiale si sono sviluppati soltanto oggi.
Perché solo da circa una decina di anni sono disponibili i
flussi di dati, appunto i cosiddetti big data, che
permettono di istruire in diversi campi i sistemi di
intelligenza artificiale, dal marketing, all'economia, alla
meteorologia e sino arrivare alla medicina.
OK. Ed ecco che veniamo al concetto
di medicina di precisione. Ovvero di un approccio al
paziente che per diventare concreto nella pratica clinica
quotidiana si deve avvalere della raccolta e dell'analisi di
grosse quantità di dati che provengono da cartelle cliniche
elettroniche, dall'immagine digitale, dalla genetica e dalle
discipline della proteomica, della trascrittomica, della
Metabolomica, che sono concetti e aree di interesse molto
attuali. Come potete ovviamente
immaginare, non tutte queste rilevazioni sono attualmente
disponibili nella pratica clinica quotidiana e non sono
facilmente implementabili dai medici, ma le prospettive sono
reali, concrete e permetteranno di definire ogni caso clinico
come unico, anche se assimilabile a un gruppo di
riferimento a cui ci si si dedicherà per estrapolare poi
gli Stati di malattia specifici. Come potete ben immaginare, la
crescita esponenziale di variabili cliniche relative a un
dato paziente e rende le caratteristiche specifiche degli
operatori sanitari umani poco efficaci nell'analizzarle.
Ed è proprio qui che entra in gioco, diciamo, l'alleanza con
alcune forme di intelligenza artificiale.
Diciamo il Deep Learning in particolare, che possono
estrapolare strutture significative dai flussi di dati
per definire lo stato di malattia di un paziente
specifico. Ma c'è di più.
Abbiamo infatti e altri importantissimi fonti di dati di
grande valore medico sanitario. Sto parlando di una nuova area
di studio che merita un discorso a parte, ovvero la
fenotipizzazione digitale del paziente.
Ma di cosa si tratta? Ecco, vediamo questa slide qui.
Entra in campo anche la mia disciplina specifica, ovvero la
salute mentale, le neuroscienze, che da sempre ha una carenza
intrinseca di dati strumentali oggettivi per definire le
persone e il loro disagio mentale, il loro comportamento,
la come declinano, diciamo, la loro psicologia nel mondo reale.
Che cos'è dunque questo digital fenotiping e perché è così
importante per la medicina di precisione?
La paternità del termine digital fenotype è contesa tra vari
ricercatori, tra cui quello che vedete nella Slide Uca Peka
onnella, che ha definito in realtà, prima di altri questo
campo di studi multidisciplinare come la quantificazione, momento
per momento, del fenotipo umano a livello individuale.
Usando i dati che provengono da dispositivi digitali personali,
tipicamente uno smartphone, lo smartwatch digitali e smartband
o vari oggetti della Internet of things o Internet of Medical
things, cioè Internet delle cose e Internet delle cose, applicato
specificatamente alla medicina. Quindi stiamo parlando di un
flusso continuo di dati proveniente dai sensori di uno
smartphone, ad esempio accelerometri sensori sonori,
riconoscimento del linguaggio o delle modalità di interazione
con lo schermo, oppure da quelli di un orologio da cui possiamo
ottenere ECG in pendenziometro, misurazione del ph della cute.
O da svariati altri sensori che possono generare un flusso
continuo di dati assimilabili. Quindi è una sorgente di big
data personale che vanno analizzati da algoritmi di
intelligenza artificiale per definire in maniera molto più
oggettiva un certo stato di malattia psicofisica.
Quindi. Psichiatria, neurologia,
cardiologia, pneumologia, ma molte altre specialità mediche
potranno giovarsi in brevissimo tempo, una volta risolte
chiaramente le non semplici questioni di privacy, etica e
gestione dei dati clinici sensibili, aspetto veramente
nodale, questo, dicevo, potranno giovarsi del digital fenotiping
come arma finale a bassissimo impatto economico, per la
medicina di precisione, appunto. Ecco l'ultima Slide, Eh, questa
qua che voglio presentare. E infatti veniamo adesso a un
punto finale importante, anzi importantissimo.
Qual è il ruolo degli operatori umani in tutto questo scenario?
Che, lo voglio ripetere, potrebbe benissimo essere messo
in atto nella pratica clinica anche oggi, anche oggi stesso,
OK? Bene, alcune correnti di
pensiero che manifestano forte resistenza agli avanzamenti
digitali in medicina tendono a proporre spesso un modello
definibile come macchine contro esseri umani.
Questo discorso non regge, non è solo irrealistico, ma sarebbe
anche poco efficace sul piano pratico.
Ci sono alcune funzioni degli esseri umani che per davvero
molti anni non saranno replicabili o sostituibili
facilmente, come ad esempio la creatività, l'empatia.
O la competenza relazionale stessa, che veramente dovrebbe
essere una delle caratteristiche chiave del lavoro del medico.
Quindi in un lavoro come quello medico sanitario, l'obiettivo è
quello di affiancare esseri umani e macchine, per così dire,
per creare un sistema di diagnosi e terapia che possa
utilizzare il meglio dei due mondi.
E significa una medicina di precisione supervisionata
tramite gli insostituibili aspetti della creatività,
dell'etica e del buon senso. Anche, lasciatemi dire,
restituite poi alle persone dagli esseri umani mediante
empatia e competenza nella relazione.
E non dimentichiamolo mai, lo voglio ripetere, sono un aspetto
chiave del prendersi cura degli altri.
E le macchine su questo possono farci ben poco.
Bene, questo nuovo modo di lavorare in cui gli umani sono
aiutati dalle macchine, nell'analisi di nuove categorie
di dati clinici viene definito medicina aumentata.
E come c'è stato il suono endoscopio, poi raggi X, la
risonanza e via di seguito, sino ad arrivare ad un algoritmo che,
lo voglio ripetere, non si sostituisce al medico ma
analizza flussi di dati clinici impossibili da interpretare per
noi umani e che ci verranno in aiuto per diagnosticare meglio e
trattare meglio sulla base delle caratteristiche specifiche di
ogni individuo. Voglio dire, l'algoritmo
diventerà semplicemente un'altro strumento che potrà aiutare gli
operatori sanitari nel loro preziosissimo lavoro di insieme
agli altri esseri umani e pazienti.
Bene, direi che ho finito. Grazie davvero per la vostra
attenzione. Se siete interessati a questi
argomenti e alle neuroscienze, vi invito a seguirmi sui miei
canali social e concludo con un caro saluto da Valeria rosso.