Chiunque abbia anche il più vago interesse per la politica e l’economia riconoscerà che la fornitura di assistenza sanitaria è uno dei più importanti problemi finanziari globali per i cittadini privati e per i governi. Da un lato, i miglioramenti nella fornitura di assistenza sanitaria negli ultimi due secoli sono probabilmente il più importante risultato singolo del metodo scientifico nel mondo industrializzato: nel 1800, l’aspettativa di vita per chiunque in Europa sarebbe stata meno di 50 anni. Naturalmente, questi miglioramenti nell’assistenza sanitaria e nell’aspettativa di vita non hanno ancora trovato la loro strada in tutte le parti del mondo, ma nel complesso, la tendenza è positiva, e questo è, naturalmente, un motivo per festeggiare.
AI e assistenza sanitaria: le sfide
Ma questi graditi progressi hanno creato delle sfide. In primo luogo, le popolazioni stanno, in media, diventando più vecchie. Gli anziani tipicamente richiedono più assistenza sanitaria rispetto ai giovani, il che significa che il costo complessivo dell’assistenza sanitaria è aumentato. In secondo luogo, man mano che sviluppiamo nuovi farmaci e trattamenti per malattie, la gamma complessiva di condizioni che possiamo trattare aumenta, il che porta anche a ulteriori costi sanitari. E, naturalmente, una ragione fondamentale alla base della spesa sanitaria è che le risorse necessarie per fornire assistenza sanitaria sono costose, e le persone con l’abilità e le qualifiche per farlo sono scarse.
A causa di questi problemi, l’assistenza sanitaria – e più in particolare i finanziamenti per l’assistenza sanitaria – è una questione di cui i politici dibattono.
Non sarebbe meraviglioso, allora, se ci fosse una soluzione tecnologica al problema dell’assistenza sanitaria?
L’idea dell’AI(intelligenza artificiale) per la sanità non è nuova – il sistema MYCIN è stato ampiamente acclamato dopo aver dimostrato prestazioni migliori di quelle umane nel diagnosticare le cause delle malattie del sangue negli esseri umani. Non sorprende, quindi, che MYCIN sia stato seguito da un’ondata di sistemi simili in ambito sanitario, anche se è giusto dire che relativamente pochi di questi sono usciti dai laboratori di ricerca. Ma oggi l’interesse per l’IA per l’assistenza sanitaria è tornato, e questa volta ci sono diversi sviluppi che suggeriscono che ha una migliore possibilità di successo su larga scala.
AI al polso
Una nuova importante opportunità per l’assistenza sanitaria alimentata dall’IA è quella che potremmo chiamare gestione personale dell’assistenza sanitaria.
La gestione sanitaria personale è resa possibile dall’avvento della tecnologia indossabile – smartwatch come l’Apple Watch, e activity/fitness tracker come Fitbit. Questi dispositivi monitorano continuamente caratteristiche della nostra fisiologia come la nostra frequenza cardiaca e la temperatura corporea. Questa combinazione di caratteristiche solleva l’affascinante prospettiva di avere un gran numero di persone che generano flussi di dati relativi al loro attuale stato di salute su base continua. Questi flussi di dati possono poi essere analizzati da sistemi di IA, sia localmente (tramite lo smartphone che portate in tasca) o caricandoli su un sistema di IA su internet.
È importante non sottovalutare il potenziale di questa tecnologia. Per la prima volta in assoluto, possiamo monitorare il nostro stato di salute su base continua. Al livello più elementare, i nostri sistemi sanitari basati sull’IA possono poi fornire consigli imparziali sulla gestione della nostra salute. Questo è, in un certo senso, ciò che dispositivi come Fitbit già fanno – monitorano la nostra attività e possono anche impostarci degli obiettivi.
Gli strumenti indossabili per il mercato di massa sono nella loro fase infantile, ma ci sono molte indicazioni di ciò che verrà. Nel settembre 2018, Apple ha introdotto la quarta generazione del suo Apple Watch, che per la prima volta includeva un monitor cardiaco. Le app di elettrocardiogramma sul telefono possono monitorare i dati forniti dal tracker della frequenza cardiaca e hanno il potenziale per identificare i sintomi delle malattie cardiache, chiamando un’ambulanza per tuo conto, se necessario. Una possibilità è il monitoraggio dei segni sfuggenti di fibrillazione atriale – un battito cardiaco irregolare – che può essere il precursore di un ictus o altre emergenze circolatorie. Tali sistemi richiedono tecniche AI abbastanza semplici: ciò che li rende praticabili ora è il fatto che possiamo portare con noi un computer potente, che è continuamente connesso a Internet, e che può essere collegato a un dispositivo indossabile dotato di una serie di sensori fisiologici.
Alcune applicazioni di assistenza sanitaria personale potrebbero anche non richiedere sensori, solo uno smartphone standard. Gli esperti all’Università di Oxford ritengono che potrebbe essere possibile rilevare l’insorgenza della demenza semplicemente dal modo in cui qualcuno usa il proprio smartphone. Cambiamenti nel modo in cui le persone usano il loro telefono o cambiamenti nei modelli di comportamento registrati dal loro telefono possono indicare l’inizio della malattia, prima che qualsiasi altra persona noti questi segni e molto prima che venga fatta una diagnosi formale. La demenza è una condizione devastante e rappresenta una sfida enorme per le società con popolazioni anziane. Strumenti che possono aiutare la sua diagnosi precoce o la sua gestione sarebbero benvenuti. Tale lavoro è ancora nelle fasi preliminari, ma fornisce ancora un altro indicatore di ciò che potrebbe venire.
Tutto questo è molto eccitante, ma le opportunità presentate da queste nuove tecnologie sono accompagnate da alcune potenziali insidie. La più ovvia di queste è la privacy. La tecnologia indossabile è intima: ci osserva continuamente e, mentre i dati che ottiene possono essere usati per aiutarci, presenta anche infinite opportunità di abuso.
Un’area di immediata preoccupazione è il settore assicurativo. Nel 2016, la compagnia di assicurazione sanitaria Vitality ha iniziato a offrire gli Apple Watch insieme alle sue polizze assicurative. Gli orologi monitorano la vostra attività, e i vostri premi assicurativi sono poi impostati in base a quanto esercizio fisico intraprendete. Se un mese si decide di non fare alcun esercizio, si potrebbe pagare un premio pieno; ma si potrebbe compensare il mese successivo con una frenesia di fitness, portando ad un premio ridotto. Forse non c’è nulla di direttamente sbagliato in un tale schema, ma suggerisce alcuni scenari molto più scomodi. Ad esempio, nel settembre 2018, la compagnia assicurativa statunitense John Hancock ha annunciato che in futuro offrirà polizze assicurative solo agli individui che sono disposti a indossare la tecnologia di tracciamento delle attività. L’annuncio è stato ampiamente criticato.
Portando avanti questo tipo di scenario, cosa succederebbe se fossimo in grado di accedere ai sistemi sanitari nazionali (o ad altri benefici nazionali) solo se accettassimo di essere monitorati e di soddisfare gli obiettivi di esercizio quotidiano? Vuoi l’assistenza sanitaria? Allora devi camminare 10.000 passi al giorno! Alcune persone non vedono nulla di male in un tale scenario; per altri, rappresenta una profonda intrusione e un abuso dei nostri diritti umani fondamentali.
Diagnostica automatizzata
La diagnosi automatizzata è un’altra eccitante applicazione potenziale dell’IA nella sanità. L’uso dell’apprendimento automatico per analizzare i dati dai dispositivi di imaging medico come le macchine a raggi X e gli scanner a ultrasuoni ha ricevuto un’enorme attenzione negli ultimi dieci anni. Al momento sembra che venga annunciato un nuovo articolo scientifico che dimostra che i sistemi di IA possono identificare efficacemente le anomalie dalle immagini mediche ogni singolo giorno. Questa è una classica applicazione dell’apprendimento automatico: addestriamo il programma di apprendimento automatico mostrandogli esempi di immagini normali ed esempi di immagini anormali. Il programma impara a identificare le immagini con anomalie.
Un esempio ben pubblicizzato di questo lavoro è venuto da DeepMind. Nel 2018, l’azienda ha annunciato che stava lavorando con il Moorfields Eye Hospital di Londra per sviluppare tecniche per identificare automaticamente malattie e anomalie dalle scansioni oculari. Le scansioni oculari sono un’attività importante per il Moorfields: in genere ne intraprendono un migliaio ogni giorno lavorativo e l’analisi di queste scansioni è una grande parte del lavoro dell’ospedale.
Il sistema di DeepMind ha utilizzato due reti neurali, la prima per “segmentare” la scansione (identificando i diversi componenti dell’immagine), e la seconda per la diagnosi. La prima rete è stata addestrata su circa 900 immagini, che mostravano come un esperto umano avrebbe segmentato l’immagine; la seconda rete è stata addestrata su circa 15.000 esempi. Le prove sperimentali hanno indicato che il sistema ha eseguito diagnosi allo stesso livello degli esseri umani o al di sopra di esso.
Non c’è bisogno di guardare lontano per trovare molti altri esempi sorprendenti di come le attuali tecniche di IA vengono utilizzate per costruire sistemi con capacità simili – per identificare tumori cancerosi coi raggi X, diagnosticare malattie cardiache da scansioni ad ultrasuoni, e molti altri esempi.
Molti hanno invitato alla cautela nella spinta per l’uso dell’AI nell’assistenza sanitaria. Per prima cosa, la professione sanitaria è, soprattutto, una professione umana: forse più di qualsiasi altro ruolo, richiede la capacità di interagire e relazionarsi con le persone. Un medico di base deve essere in grado di “leggere” i suoi pazienti, di capire il contesto sociale in cui li sta vedendo, di capire i tipi di piani di trattamento che possono funzionare per questo particolare paziente rispetto a quelli che non lo sono, e così via. Tutte le prove indicano che ora possiamo costruire sistemi che possono raggiungere le prestazioni degli esperti umani nell’analisi dei dati medici – ma questa è solo una piccola parte (anche se una parte fenomenalmente importante) di ciò che fanno gli operatori sanitari umani.
Un altro argomento contro l’uso dell’IA nella sanità è che alcune persone preferirebbero affidarsi al giudizio umano piuttosto che a quello di una macchina. Preferirebbero avere a che fare con una persona.
In primo luogo, è irrimediabilmente ingenuo sostenere il giudizio umano come una sorta di gold standard. Siamo tutti imperfetti. Anche il medico più esperto e diligente a volte sarà stanco ed emotivo. E per quanto ci sforziamo, siamo tutti preda di pregiudizi e spesso non siamo molto bravi a prendere decisioni razionali. Le macchine possono fare in modo affidabile diagnosi che sono buone tanto quanto quelle degli esperti umani – la sfida/opportunità nell’assistenza sanitaria è di usare al meglio questa capacità. L’IA non deve essere usata al meglio per sostituire gli operatori sanitari umani, ma per aumentare le loro capacità – per liberarli dai compiti di routine e permettere loro di concentrarsi sulle parti veramente difficili del loro lavoro; per permettere loro di concentrarsi sulle persone piuttosto che sulle scartoffie; e per fornire un’altra opinione per dare ulteriore contesto al loro lavoro.
In secondo luogo, l’idea che abbiamo una scelta tra un medico umano o un programma sanitario AI è un problema del primo mondo. Per molte persone in altre parti del mondo, la scelta potrebbe invece essere tra l’assistenza sanitaria fornita da un sistema AI o niente. L’IA ha molto da offrire. Aumenta la possibilità di portare le competenze sanitarie a persone in parti del mondo che attualmente non vi hanno accesso. Di tutte le opportunità che l’IA ci presenta, è questa che può avere il più grande impatto sociale.
