Come ogni anno da dieci anni, Fondazione Onda ha pubblicato sul finire del 2024 il suo Libro Bianco “Dalla medicina di genere alla medicina personalizzata. Il ruolo dell’intelligenza artificiale”. Dopo la consueta introduzione incentrata sui dati della salute al femminile e dei principali fattori di rischio rilevati con le indagini del 2024, il volume rivolge la propria attenzione al ruolo che l’intelligenza artificiale ha e avrà nel passaggio da medicina di genere a medicina di precisione, recendo emergere le criticità del processo e i rischi correlati alle nuove tecnologie.
Rischi che è importante conoscere per essere in grado di prevenirli, favorendo un’armonica coniugazione tra digitalizzazione e umanizzazione delle cure, come sottolineato nella premessa da Francesca Merzagora e Nicoletta Orthmann, rispettivamente fondatrice-presidente e consigliera di Fondazione Onda. Del testo, ricco di interventi e contenuti, forniamo qui un assaggio.
Il ruolo dell’IA nella clinica presente e futura
Grazie al contributo di molti esperti, questa edizione del Libro Bianco pone l’accento sui possibili usi dell’IA in ambito clinico, a partire da quelli già in parte sperimentati, come i sistemi per il supporto alla diagnostica, quelli per l’assistenza al trattamento, i sistemi per la pianificazione sanitaria e la salute pubblica e, infine, i sistemi di supporto ai pazienti.
Quest’ultimo punto, in particolare, consentirà probabilmente di affiancare i pazienti con degli assistenti virtuali che ne guidino l’educazione sanitaria da una parte e, dall’altra, li aiutino a riconoscere sintomi agli stadi precoci di patologia, così da velocizzare le diagnosi. Un sistema ritenuto al momento particolarmente utile nelle malattie mentali, sempre più diffuse e differenziate tra generi.
Quindi l’IA offre un supporto alla diagnosi precoce e alla gestione autonoma della patologia, con individuazione di eventuali fasi di peggioramento, ma anche alla prevenzione, forse ancora più importante in un contesto caratterizzato dal continuo invecchiamento della popolazione.
In virtù della possibilità di gestire molti di dati enormi, i sistemi di IA possono stratificare la popolazione in fasce di rischio, anche in base al genere, e favorire così un approccio personalizzato alla prevenzione, sia primaria che secondaria. In questo contesto, il volume ricorda che esistono già sistemi per la prevenzione personalizzata delle donne, basati principalmentesu dati genetici e storia famigliare; un esempio sono i test per verificare la predisposizione o meno allo sviluppo dei principali tumori femminili, incentrati sui geni BRCA1 e 2.
Promettente anche l’approccio dello score di rischio poligenico che riesce a determinare il rischio di una donna di sviluppare una serie di patologie, non necessariamente tumorali. Questo modello di stratificazione permette anche di individuare i percorsi di cura più adeguati alla paziente specifica, così come il follow up più adatto da applicare nel tempo.
Altri modelli predittivi integrano ai dati genetici informazioni di carattere clinico e sugli stili di vita del soggetto. Lo scopo è sempre il medesimo: personalizzare al massimo prevenzione, cura e follow-up delle pazienti. Attenzione, però, ai rischi in gioco.
Alcuni rischi da tenere in considerazione
Nei loro interventi, diversi relatori pongono l’accento su possibili rischi legati all’IA. Rischi dovuti in parte a possibili attacchi informatici, in parte alla qualità dei dati utilizzati per sviluppare i sistemi, in parte alla costruzione degli algoritmi presenti.
Esiste sempre il rischio di bias, per esempio: non è quindi raro che un algoritmo che risulta estremamente efficacie su una certa popolazione, quella con cui è stato addestrato, non porti esiti su altre popolazioni. Ciò rende di fatto difficile la diffusione di sistemi clinici di IA.
Esistono poi rischi di carattere etico, ben riassunti da una serie di domande riportate nel Libro Bianco: Fino a che punto può arrivare un medico nell’utilizzare questi sistemi? Esiste un limite che non si dovrebbe superare? E con quale livello di autonomia, trasparenza ed equità può un medico usare queste tecnologie? Il tutto tenendo conto che alcuni degli algoritmi utilizzati per lo sviluppo dei sistemi di IA, come le reti neurali, sono così complessi da rendere spesso oscuro il processo decisionale che porta alla loro valutazione di una soluzione: ciò potrebbe impattare sull’autonomia decisionale del medico.
Anche per queste ragioni, tutte le autorità regolatorie mondiali sono concordi con la necessità di trattare i sistemi di IA come veri e proprie device medici, sottoponendoli quindi a sistemi di HTA e simili prima dell’immissione in commercio.