L’AI sta trasformando la medicina e l’assistenza sanitaria, consentendo diagnosi precoci che migliorano le prospettive di cura e la qualità di vita dei pazienti.
Il potenziale dell’AI in ambito sanitario è considerevole, con applicazioni che spaziano dall’analisi predittiva alla definizione di piani di trattamento personalizzati, fino al perfezionamento dell’accuratezza diagnostica. La capacità dell’IA, di analizzare grandi quantità di dati e di apprendere da essi, permette di individuare schemi e correlazioni spesso impercettibili all’occhio umano, garantendo così, diagnosi maggiormente tempestive e precise che consentono di migliorare le prospettive di cura e la qualità della vita dei pazienti.
Indice degli argomenti
L’AI per la diagnosi precoce, i vantaggi
Uno degli ambiti più promettenti dell’AI in ambito sanitario è la diagnostica precoce. I metodi diagnostici tradizionali si basano spesso sull’interpretazione soggettiva dei professionisti medici, il che a volte può comportare una variabilità nei risultati. Invece, grazie all’’AI si può ridurre tale variabilità, fornendo informazioni coerenti e basate sui dati, oltre a garantire diagnosi più affidabili.
Diagnosi precoce: applicazioni pratiche
È doveroso evidenziare che la diagnosi precoce, spesso, determina il successo del trattamento di diverse patologie come le malattie croniche, garantendo un tasso di sopravvivenza significativamente più elevato, se diagnosticate tempestivamente. Di seguito alcuni esempi di efficacia di diagnosi precoce basata sull’AI.
AI per la diagnosi oncologica
La diagnosi precoce di cancro al seno è possibile con l’intelligenza artificiale e può garantire un tasso di sopravvivenza a cinque anni che supera il 90%.
Il cancro del colon-retto – che normalmente ha un tasso di sopravvivenza a cinque anni del 14% se diagnosticato in stadi avanzati – può raggiungere circa il 90% con una diagnosi precoce basata sull’AI.
Ancora, gli algoritmi di AI vengono utilizzati per analizzare i vetrini istologici di vari tipi di cancro, tra cui tumori alla prostata, alla pelle e ai polmoni, identificando le cellule maligne in fase precoce.
AI per le malattie cardiovascolari
I modelli di machine learning possono analizzare le letture dell’ECG, i dati della pressione sanguigna e altri marcatori cardiovascolari: così l’AI aiuta a prevedere il rischio di malattie cardiache, quali ictus e infarti. Inoltre, gli algoritmi di AI possono monitorare il ritmo cardiaco in tempo reale, rilevando aritmie che potrebbero portare a gravi complicazioni. Tali capacità consentono un intervento tempestivo, che può salvare vite umane e ridurre i costi sanitari.
A maggio 2025, la Fondazione Umberto Veronesi ha presentato – in collaborazione con l’Ospedale San Raffaele di Milano – il progetto ARIA che mira di sfruttare le potenzialità offerte dalle nuove tecnologie di AI evolute per supportare i clinici e per migliorare i risultati dei programmi di diagnosi precoce e di prevenzione delle patologie causate dal fumo di sigaretta, quali: il tumore polmonare e le malattie cardiovascolari. Di fatto, il progetto utilizza l’IA per analizzare le immagini TAC a basso dosaggio (LDCT- Low-Dose Computed Tomography), migliorando l’individuazione dei noduli polmonari e la stima del rischio di malignità. Parallelamente, attraverso l’analisi del calcio coronarico, consente di valutare il rischio cardiovascolare e di individuare i soggetti che potrebbero trarre beneficio da interventi preventivi personalizzati.
AI e diagnosi dei disturbi neurologici
Malattie neurologiche come il morbo di Alzheimer, il morbo di Parkinson e la sclerosi multipla sono notoriamente difficili da diagnosticare precocemente a causa dei loro sintomi subdoli e sovrapposti. L’AI viene utilizzata per analizzare i dati di imaging cerebrale, le informazioni genetiche e altri biomarcatori per rilevare questi disturbi in una fase precoce. Inoltre, i modelli di AI possono analizzare le risonanze magnetiche per identificare i cambiamenti cerebrali associati all’Alzheimer anni prima della comparsa dei sintomi clinici, consentendo un intervento precoce e una migliore gestione della malattia. Così l’AI supporta la diagnosi precose di Parkinson.
AI e malattie infettive
L’AI svolge anche un ruolo cruciale nella diagnosi precoce e nella gestione delle malattie infettive. L’analisi dei dati dei pazienti basata sull’AI può aiutare gli operatori sanitari a rispondere in modo più efficace alle minacce infettive emergenti, prevenendo potenzialmente epidemie diffuse. Basti pensare all’app basata sull’intelligenza artificiale di Omdena in Liberia in grado di prevedere le epidemie di malaria e di identificare le aree ad alto rischio, consentendo ai funzionari sanitari di adottare misure proattive, in particolare per i gruppi vulnerabili come bambini e donne incinte.
· Dermatologia – Le reti neurali convoluzionali (CNN o ConvNet) analizzano le immagini dermoscopiche, distinguendo il melanoma e le altre patologie cutanee con una precisione superiore persino a quella dei dermatologi più esperti. La diagnostica basata sull’AI, riconoscendo le caratteristiche cutanee uniche, migliora la diagnosi precoce e riduce le biopsie non necessarie.
In Italia, il progetto TELEMO (TELEmedicine system for the early screening of Melanoma in Overall Population) – coordinato dall’Istituto di fisiologia clinica del Consiglio nazionale delle ricerche di Pisa (Cnr-Ifc) e finanziato dalla Regione Toscana – è stato recentemente concluso. Esso aveva l’obiettivo di migliorare lo screening delle lesioni cutanee per favorire una diagnosi precoce del melanoma nella popolazione generale, attraverso un’infrastruttura digitale innovativa di telemedicina, che integra la diagnosi tradizionale con un sistema automatico per l’analisi di immagini ottiche e multi-spettrali, oltre a una piattaforma per la gestione dei big data dermatologici. Il classificatore automatico ha raggiunto un’accuratezza dell’86,79%, superiore all’80,55% della diagnosi preliminare effettuata dal medico tramite dermatoscopio, confermando il valore dell’AI come strumento di supporto alla diagnosi clinica precoce.
Sfide e considerazioni etiche della diagnosi precoce con AI
Sebbene il potenziale dell’AI nella diagnosi precoce sia immenso, vi sono sfide e considerazioni etiche che devono essere affrontate, quali:
- Privacy e sicurezza dei dati e normative – L’uso dell’AI in ambito sanitario comporta la gestione di dati sensibili dei pazienti. Garantire la privacy e la sicurezza di questi dati è fondamentale in osservanza del GDPR e Data Act. Gli operatori sanitari e gli sviluppatori di IA devono rispettare rigide normative sulla protezione dei dati e implementare solide misure di sicurezza informatica per prevenire violazioni dei dati e accessi non autorizzati, per essere conformi a regolamentazioni come l’AI Act e il Nuovo Regolamento Macchine, senza dimenticare la direttiva NIS2.
- Parzialità e correttezza – I modelli di AI sono validi solo quanto i dati su cui vengono addestrati. Se i dati di addestramento sono distorti, o non rappresentativi, anche le previsioni dell’AI potrebbero esserlo. Ciò può portare a disparità nei risultati sanitari, in particolare per i gruppi sottorappresentati. Pertanto, è necessario garantire che i modelli di AI siano addestrati su set di dati diversificati e rappresentativi e che le loro prestazioni siano regolarmente valutate per verificarne l’equità.
- Integrazione nella pratica clinica – Integrare l’IA nei flussi di lavoro clinici può risultare impegnativo. Gli operatori sanitari necessitano di formazione per comprendere e per fidarsi degli strumenti basati sull’AI. Inoltre, l’integrazione dei sistemi di AI con le infrastrutture sanitarie esistenti, come le cartelle cliniche elettroniche (EHR), richiede un’attenta pianificazione e un coordinamento rigorosi.
- Decisioni etiche – L’uso dell’AI nella diagnosi precoce solleva questioni etiche sul processo decisionale. È doveroso evidenziare che, sebbene l’AI possa fornire informazioni preziose, la responsabilità finale delle decisioni in materia di diagnosi e trattamento dovrebbe rimanere in capo agli operatori sanitari. Ovvero, l’AI dovrebbe essere considerata uno strumento a supporto dei medici, non un sostituto della loro competenza e del loro giudizio. Inoltre, la competenza, l’empatia e il giudizio etico di medici e infermieri rimangono indispensabili nell’assistenza ai pazienti.
Scenario futuro
L’impatto della diagnostica precoce basata sull’AI sui risultati sanitari non può essere sottovalutato, considerando che garantisce un’assistenza sanitaria accessibile a tutti, oltre a ridurre il carico sui sistemi sanitari, impedendo la progressione delle malattie verso stadi più avanzati, che sono spesso più difficili e più costosi da curare. Tuttavia, la collaborazione tra operatori sanitari, sviluppatori di AI e decisori politici sarà quanto mai essenziale per realizzare appieno il potenziale dell’AI in ambito sanitario.
Inoltre, è doveroso evidenziare che, nonostante queste innovazioni, persistono delle sfide, in particolare per quanto riguarda la qualità dei dati e i bias algoritmici e la validazione esterna in modo da sfruttare le potenzialità di questa tecnologia dirompente per creare un futuro in cui la diagnosi precoce sia la norma e l’assistenza sanitaria sia più proattiva, maggiormente predittiva e personalizzata.
