Uno dei campi di applicazione più promettenti per l’intelligenza artificiale è la sanità. La capacità di questa tecnologia di analizzare grandi quantità di dati e di apprendere da essi permette di velocizzare la diagnosi di alcuni tumori, con impieghi futuri promettenti, ad esempio, nelle mammografie. Non solo l’IA ha il potenziale di fornire importanti contributi anche alle donazioni di sangue, migliorando la comunicazione verso i potenziali donatori e individuando in anticipo quali ospedali avranno bisogno di più sangue o plasma in base a dove avvengono le donazioni e gli incidenti gravi. In questo articolo, assieme ai professori della Scuola IMT Alti Studi Lucca Ennio Bilancini e Massimo Riccaboni analizziamo nel dettaglio questi due esempi di applicazione dell’intelligenza artificiale alla sanità per comprendere a pieno le potenzialità e le novità che questa tecnologia sta già portando negli ospedali italiani e del mondo.
La sfida: aumentare le donazioni di sangue con l’IA
econdo i dati aggiornati al 2022 di Avis, le donazioni in Italia hanno raggiunto quota 2,8 milioni, in lieve aumento rispetto al 2021. Il numero di donatori, rende noto il Centro Nazionale del Sangue, ha toccato nello stesso anno quota 1.660.227. Leggera crescita che consente all’Italia di essere autosufficiente nella gestione delle trasfusioni. Ciò che desta maggiore preoccupazione è il mancato ricambio generazionale tra i donatori. Infatti, la percentuale di donatori tra i 18 e i 45 anni continua a diminuire. Rimane critica la raccolta del plasma – la parte liquida del sangue – conclusasi nel 2022 con quote insufficienti a produrre i farmaci plasmaderivati necessari ai pazienti italiani.
Si tratta di un quadro che potrebbe essere reso migliore dall’intervento dell’intelligenza artificiale. Come spiega Ennio Bilancini, professore di economia alla Scuola IMT Alti Studi di Lucca, e specializzato in economia del comportamento: “È importante identificare chi sarà più propenso a donare e quando sarà più propenso a donare. È anche molto importante essere in grado di entrare in comunicazione con i donatori, perché i donatori non hanno tutte le informazioni su quando sia importante donare e con che frequenza”. E l’IA potrà nel futuro prossimo contribuire a raggiungere questo obiettivo.
L’intelligenza artificiale per anticipare la domanda
“L’intelligenza artificiale ci può permettere di identificare e prevedere quanto sarà la domanda in determinati luoghi e in determinati tempi. Ad esempio, capire in un determinato giorno quanto sangue del tipo 0 servirà all’ospedale di una certa città”, continua Bilancini. I sistemi di intelligenza artificiale una volta programmati apprendono autonomamente come utilizzare e interpretare i dati che vengono loro forniti. Incrociando le cause che hanno portato alla necessità di trasfusioni con la disponibilità di sacche nelle banche del sangue e molti altri dati, l’IA sarebbe teoricamente in grado di prevedere con precisione – fino a pochi anni fa era impensabile – quanto sangue servirà e dove. Ciò permetterebbe di ottimizzare la distribuzione delle risorse, garantendo che le sacche di sangue siano disponibili nei momenti e nei luoghi in cui servono maggiormente.
Il contributo dell’IA per migliorare la comunicazione
Ma prevedere la domanda e garantire l’offerta del sangue già raccolto non è sufficiente. È essenziale anche comunicare in modo efficace con i donatori e con chi riceve il sangue. E anche qui entra in gioco l’intelligenza artificiale. Attraverso analisi avanzate, è possibile comprendere meglio i comportamenti dei donatori e sviluppare strategie di comunicazione personalizzate per ciascun gruppo demografico, fascia di interesse e di età. “È importante ricordare ai donatori quando è il momento di donare e con quale frequenza”, sottolinea Bilancini, “e l’intelligenza artificiale può aiutarci a stabilire il modo migliore per farlo”. L’IA permette infatti il potenziale di “identificare chi sarà più propenso a donare e quando sarà più propenso a donare”, conclude Bilancini.
La rivoluzione dell’IA nella diagnosi del tumore al seno
Oltre alle trasfusioni di sangue, un’altra area cruciale in cui l’intelligenza artificiale può rivoluzionare il settore sanitario è la diagnosi precoce del tumore al seno. Ogni anno sono 56 mila le donne italiane a cui viene diagnosticato questo tipo di tumore Ma nel 2022, a 2 mila di queste la diagnosi è arrivata in ritardo, anche a causa dei ritardi cumulati durante la pandemia. Situazione che può essere resa migliore grazie all’intelligenza artificiale, che in questi casi potrebbe letteralmente contribuire a salvare vite.
Attualmente, lo screening del tumore al seno – che avviene con una radiografia particolare chiamata mammografia – è una procedura costosa e soggetta a limitazioni, proposta con regolarità, come da indicazioni ministeriali, alle donne che hanno già compiuto 50 anni così da ridurre l’esposizione alle radiazioni. I macchinari odierni emettono pochissime radiazioni, ma queste continuano a costituire un paura che spinge molte donne a non farsi controllare, anche se i minimi danni delle radiazioni sono trascurabili se confrontati con i benefici.
L’intelligenza artificiale per diagnosi precoci e precise dei tumori al seno
Risulta quindi fondamentale aumentare l’accuratezza e la rapidità delle diagnosi per poterne effettuare di più, in maniera più precisa, e per convincere anche le donne che ancora non si fidano ad effettuare controlli regolari. Massimo Riccaboni, professore di economia alla Scuola IMT Alti Studi di Lucca specializzato in studi economici in ambito sanitario spiega che “serve avere a disposizione nuove tecnologie che permettano un accesso più capillare allo screening”. Velocizzare le mammografie e renderle più accessibili su tutto il territorio permetterebbe di ridurre le liste d’attesa, dando a più donne la possibilità di tenere sotto controllo lo sviluppo di eventuali masse tumorali. Il progetto Mamoscreen attualmente in fase di sviluppo è un esempio di come questi risultati possano essere raggiunti con l’aiuto dell’intelligenza artificiale.
Le mammografie con l’intelligenza artificiale
Avendo a disposizione migliaia e migliaia di mammografie su cui allenarsi, in progetto intende sfruttare l’IA per apprendere in quali casi le immagini mostrano un tumore benigno, in quali casi è maligno, e in quali casi non serve preoccuparsi. Più viene utilizzato e più aumenta l’accuratezza, che comunque non è assoluta. Per questo non si può prescindere dal controllo degli specialisti umani, che vengono però aiutati dai nuovi sistemi. “L’uso dell’intelligenza artificiale permette di accrescere l’accuratezza delle diagnosi e ridurre i costi, perché riduce il tempo dedicato dal personale sanitario, che è una risorsa scarsa. Per di più aumenta anche l’accuratezza delle diagnosi perché il sistema apprende su scala globale dai soggetti che passano attraverso lo screening”, afferma Riccaboni.
L’intelligenza artificiale per la diagnosi dei tumori
Non si tratta dell’unico caso in cui l’intelligenza artificiale può essere usata per la diagnosi dei tumori. Tra i casi oncologici più difficili da trattare c’è il tumore al pancreas, che grazie all’analisi dell’IA sui casi già presenti nelle famiglie dei pazienti e sulle abitudini di vita può essere diagnosticato fino a tre anni prima di quanto non accadesse pochi mesi fa. Dispositivi simili sono stati installati a inizio 2023 anche al Policlinico Gemelli di Roma per la diagnosi di tumori ginecologici. Nello specifico, gli algoritmi sono in grado di prevedere lo sviluppo delle cellule in rapida evoluzione. Sebbene l’attenzione verso l’intelligenza artificiale sia aumentata esponenzialmente in concomitanza con il rilascio di ChatGPT a fine 2022, sistemi di diagnosi assistita sono in fase di sviluppo da ben prima. Già nel 2020, ad esempio, si prevedeva che in breve tempo l’intelligenza artificiale avrebbe raggiunto l’accuratezza delle diagnosi degli esseri umani.
La prossima puntata
Quello che avete appena letto è il terzo episodio di Pillole di Scienza, la serie di Open in collaborazione con la Scuola IMT Alti Studi di Lucca. Nel primo episodio abbiamo analizzato come funziona la blockchain, quali opportunità offre questa tecnologia, e come riconoscere le truffe che la sfruttano per potersi difendere. Nel secondo, abbiamo sfatato sette miti sugli hacker e la sicurezza informatica. Siamo ormai arrivati a metà serie. Continuate a seguirci per i prossimi tre episodi. Uno a settimana, sempre su Open.
Ennio Bilancini è Professore di Economia e coordinatore del dottorato in Economics, Analytics and Decision Sciences presso la Scuola IMT Alti Studi Lucca
Massimo Riccaboni è Professore di Economia e direttore della unità di ricerca AxES (The Laboratory for the Analysis of CompleX Economic Systems) della Scuola IMT Alti Studi Lucca
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