Neuralink di Musk e non solo: così l'AI cambia la Sanità | Agenda Digitale

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Neuralink di Musk e non solo: così l’AI cambia la Sanità

Il Neuralink di Musk (chip nel cervello) guarda al futuro, ma già ora l’intelligenza artificiale nel settore sanitario è alleato prezioso per tutti i soggetti coinvolti, pazienti, operatori o medici. Ma anche gli amministratori pubblici possono sfruttarne il valore. Ecco un viaggio tra presente e futuro della Sanità

17 Set 2020
Michele Gentili

consulente ICT e Digital transformation - Associate Partner Fatto24


Non c’è bisogno per forza di pensare a scenari molto futuribili – come il progetto Neuralink appena presentato da Elon Musk con l’obiettivo di arrivare trattare le malattie neurologiche grazie a un chip impiantato nel cervello – per capire che l’intelligenza artificiale sarà un acceleratore abilitante per la sanità.

Anche se in alcuni casi e soprattutto da alcuni medici, viene vista come una minaccia, non c’è dubbio che questa sarà la strada maestra dei prossimi anni e anche le aziende tecnologiche produttrici di sistemi di AI, devono perseguire il messaggio comunicativo che i sistemi tecnologici da loro prodotti saranno un aiuto fondamentale per il medico, piuttosto che perseguire messaggi di “sostituzione”, cosa che in nessun caso, è bene sottolinearlo, può avvenire.

Ad esempio, l’intelligenza artificiale (AI) diventa una strada fondamentale da percorrere soprattutto per recuperare il tempo dei medici che può essere cruciale per ottimizzare le enormi quantità di risorse che vengono perdute ogni giorno nei sistemi sanitari italiani. Diagnosi errate prevedono test aggiuntivi non necessari, ritardano le cure con pericoli per la vita dei pazienti.

Proviamo allora, prima di soffermarci sul progetto Neuralink – con tutti i suoi strascichi di polemiche e dubbi etici – a fare degli esempi di come l’AI ha cambiato e cambierà l’assistenza sanitaria.

AI in Sanità, per essere più veloci, più precisi ed efficaci

La Sanità è forse il settore in cui la velocità di intervento è maggiormente determinante e importante.

Se facciamo un paragonare tra l’AI ed un medico, due sono le principali differenze che emergono immediatamente:

  • Precisione
  • Velocità

L’Intelligenza Artificiale (basata su un buon algoritmo) garantisce una precisione maggiore nell’elaborazione dei dati e permette una diagnosi più veloce nell’individuazione della patologia e del successivo percorso di cura.

  • Ci sono sistemi in cui la diagnostica basata sull’AI, soprattutto nell’emergenza, è in grado di effettuare una diagnosi delle malattie cardiache con un’accuratezza maggiore nell’80% dei casi rispetto alla diagnosi effettuata in maniera tradizionale.
  • Esistono delle piattaforme di rilevamento dell’ictus, dove ogni minuto di riduzione del tempo per il trattamento equivale a risparmiare milioni di cellule cerebrali del paziente e gli algoritmi di deep learning consentono di risparmiare diversi minuti e in alcuni casi possono risparmiare ore vitali per il “cervello”. In un recente studio si è visto come queste piattaforme (la più conosciuta è Viz.ai) portino ad una significativa riduzione della disabilità del paziente. In media, i pazienti sono passati dall’essere costretti a letto per molte settimane, con necessità di cure infermieristiche 24 ore su 24 e 7 giorni su 7, all’uscita dall’ospedale senza necessità di assistenza e questo solo qualche giorno dopo la diagnosi.

“Prevedere” è meglio che curare: algoritmi predittivi e Big Data

L’AI è in grado di prevedere eventi prima che questi accadano e stimare addirittura con quale percentuale in termini di probabilità. Ad esempio, nel caso di una pandemia come quella che purtroppo stiamo vivendo, è in grado di capirne il prossimo sviluppo e la diffusione. Tutto questo è possibile grazie al machine learning e alla elaborazione di algoritmi predittivi. Ci sono varie società che avevano stimato in modo corretto e con buona precisione la diffusione della pandemia da Covid-19 già dalle prime fasi, quando il virus era localizzato quasi esclusivamente a Wuhan (sede del primo focolaio del virus) analizzando la grande massa di dati provenienti dai social network. Il vero problema è stato che tali allarmi non sono stati presi nella giusta considerazione e l’analisi predittiva è stata di fatto ignorata. Questo sostanzialmente perché, nel 2020 e nonostante l’AI sia già parte integrante delle nostre vite, le agenzie governative, così come l’OMS (Organizzazione Mondiale della Sanità) non hanno ancora “istituzionalizzato” questi sistemi e dunque le decisioni ufficiali non sono ancora “supportate” (sempre con l’ausilio dell’ultima decisione umana ovviamente) da questi potenti strumenti.

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Conoscere queste informazioni è fondamentale per ogni sistema sanitario per poter adottare in anticipo piani al fine di contenere i rischi e gli effetti negativi legati alla diffusione delle epidemie. Nel 2025 ad esempio, perciò tra soli cinque anni, non sarà certamente più così ed una pandemia come quella Covid-19 sarà gestita certamente in modo differente e molto più efficacemente con l’utilizzo e lo studio dei “pattern” prodotti dagli algoritmi di AI per limitarne la diffusione.

Grazie all’Intelligenza Artificiale la medicina, inoltre, può sfruttare al massimo tutti i dati raccolti dai pazienti e queste sono le vere miniere d’oro ancora oggi in molti casi inesplorate. Anche la crescente diffusione dei dispositivi wearable contribuisce ad arricchire le miniere e sta alla tecnologia individuare pattern ricorrenti per creare modelli predittivi che, basandosi su degli algoritmi, permettono di individuare il percorso terapeutico migliore per ogni paziente.

L’accuratezza dell’intelligenza artificiale

Oltre che la predittività e dunque velocità, un altro fattore determinante e contingente è la precisione. È inutile essere veloci se poi non si è precisi, soprattutto per i compiti che sono noiosi in particolare per gli esseri umani. Il 2020 ha visto l’annuncio di Google AI che dichiara che ha ormai superato ufficialmente i medici nelle statistiche per alcuni tipi di rilevamento del cancro al seno. L’AI migliora l’accuratezza decisionale perché gli algoritmi possano essere “addestrati” a riconoscere modelli e interpretare immagini aiutando a rilevare i tumori polmonari dalle Tac, diagnosticare le malattie degli occhi nelle persone con diabete e trovare il cancro su vetrini da microscopio.

Le letture degli esami e delle relative immagini, da parte dei sistemi neurali si sono rivelate d’aiuto e sono stati fatti dei test comparativi rispetto a valutazioni tradizionali effettuate solo dai medici: le mammografie mostrate solo ai radiologi e le stesse sottoposte all’intelligenza artificiale, l’AI è risultata più accurata dei radiologi, perché a differenza degli umani i computer non si stancano e non si distraggono, non vengono disturbati da mille attività che sono chiamati a fare mentre sono in servizio e soprattutto verso la fine di una lunga giornata di lavoro questo può incidere in modo molto negativo.

I risparmi sui costi sanitari

Poiché i costi sanitari continuano a crescere, i risparmi sui costi sono un altro fattore importante e certamente di primaria importanza. Ad esempio, Athelas, una società specializzata negli algoritmi di elaborazione degli esami delle gocce di sangue prelevate con una semplice puntura del dito, utilizza l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale per identificare la morfologia e caratterizzare rapidamente i tipi di cellule. I medici e le strutture sanitarie sono in grado di risparmiare migliaia di Euro all’anno per paziente riducendo i ricoveri, rilevando prima gli eventi avversi dai test e dalle successive elaborazioni e sottoponendo subito i pazienti individuati verso le terapie necessarie. Anche altre tecnologie simili vengono utilizzate ogni giorno da migliaia di pazienti in tutto il mondo, compresi quelli in chemioterapia antitumorale, pazienti sottoposti ad antipsicotici, immunosoppressori e farmaci infiammatori. Oltre che risparmiare denaro per le strutture sanitarie, che possono impiegare i medici in altre attività, consentono a questi pazienti di ottenere risultati importanti direttamente presso il loro domicilio in tutta comodità, riducendo lo sforzo e il rischio, soprattutto durante questa pandemia, dove abbiamo visto come sia necessario ridurre al minimo gli ingressi in ospedale per le visite.

Grandi vantaggi in termini di risparmio vengono generati anche dall’elaborazione del linguaggio naturale per memorizzare e trascrivere appunti che i medici o gli infermieri dovrebbero altrimenti digitare. Nessun medico sceglie la facoltà di medicina per poi dover scrivere tantissimi appunti, anche se questa è una delle attività primarie che porta via tantissimo tempo e che costa molto al sistema sanitario. Questi sistemi consentono ai medici di concentrarsi sul paziente riducendo i tempi per la stesura della documentazione ed è stato calcolato che possono far guadagnare tempi e costi legati a questa attività, in media del 76%.

Elon Musk e Neuralink, un chip (computer) nel cervello: fantascienza o futuro possibile?

“È come un Fitbit (smartwatch) nel tuo cranio, nulla di ché”: con queste parole Elon Musk ha voluto “semplificare” e “sdrammatizzare”, soltanto qualche giorno fa, quella che potrebbe essere una dei più grandi e rivoluzionari avanzamenti tecnologici in tema di Intelligenza artificiale. Proprio per questo onestamente la sua semplificazione è sembrata un po’ forzata e voluta per superare lo scetticismo e la preoccupazione della comunità scientifica.


L’imprenditore futuristico di Tesla e SpaceX presentò già un anno fa un chip dotato di fili ultrasottili, che poteva essere impiantato nel cervello umano da un robot, una specie di “macchina da cucire” ultra precisa. Il nuovo modello, wireless grazie alla tecnologia bluetooth, si ricarica di notte e misura 23mm di diametro (come una piccola moneta) per 8mm di spessore. L’obiettivo è quello di impiantare il chip nel cervello, senza dover passare nemmeno una notte in ospedale, e senza lasciare alcuna traccia (solo una piccola cicatrice sotto i capelli). In primo luogo, sarà utilizzato per trattare le malattie neurologiche, ma l’obiettivo a lungo termine è rendere gli impianti così sicuri, affidabili e semplici da essere qualificati come chirurgia preventiva al fine di dotare il proprio cervello di “potenza di calcolo” e renderlo così più efficiente.

Per ora, nei laboratori di Neuralink, il chip è stato impiantato in via sperimentale nella maialina Gertrude che sta camminando su un tapis roulant e frugando in una mangiatoia appesa davanti a lei, mentre il chip ritrasmette i suoi segnali neurologici. Da queste informazioni, il computer è in grado di prevedere e sapere in anticipo dove si trovano e come vengono posizionati ciascuno dei suoi arti e parti del corpo. Ciò fornisce una grandissima speranza per ripristinare la mobilità e la funzionalità delle persone paraplegiche. In caso di lesione del midollo spinale, si potrebbe impiantare un altro chip nel sito della lesione e bypassare i “circuiti di trasmissione” danneggiati.

Questo è quello che immagina Elon Musk: “A lungo termine, sono sicuro che possiamo riguadagnare il pieno utilizzo del nostro corpo e ripristinare danni neurologici”. Il chip dovrebbe quindi permetterci di arrivare a una “simbiosi con l’AI”. Ha anche parlato della possibilità di comunicare pensieri grezzi non limitati dai linguaggi umani – “telepatia non linguistica consensuale e concettuale”. Il suo team sogna, tra le altre cose, di porre fine a dolori estremi, di curare depressioni e dipendenze o di svelare i misteri della coscienza. Riferendosi a un episodio della serie Black Mirror, che collega scenari da incubo in cui gli umani sono sopraffatti dalla tecnologia, Elon Musk ha anche affermato che, con questa tecnologia, sarebbe possibile memorizzare i ricordi in forma digitale: “Saremo in grado di salvare i ricordi e anche scaricarli su un altro corpo o su un robot”, ha detto “il futuro sarà avvincente”. Per ora non è possibile stabilire dove si trova il confine tra realtà e fantascienza ma di sicuro l’obiettivo di Musk, con la sua presentazione “iperbolica” su YouTube era soprattutto quello di attrarre e reclutare molti ingegneri, chirurghi, chimici e specialisti in robotica. La sua start-up per ora ha solo un centinaio di dipendenti, ma si aspetta di raggiungere le 10.000 unità al più presto, per affrontare una bel po’ di sfide. Quello che è certo e che da un tizio che ha introdotto la guida autonoma (vera) sulle auto che solo venti anni fa era ben oltre la fantascienza, dobbiamo aspettarci delle innovazioni credibili e dunque seguirlo con interesse, prendendone magari spunto positivamente.

Ci sono naturalmente anche altre aziende che stanno lavorando al controllo del pensiero e sono in fase di sviluppo più interfacce “cervello-macchina”. Facebook, ad esempio, sta finanziando un progetto per tradurre l’attività cerebrale in parole, tramite algoritmi, per dare voce a persone che sono costrette al mutismo a causa di malattie neurodegenerative. Molti scienziati sottolineano, tuttavia, che il cervello non è così compartimentato come si vorrebbe pensare e che ogni cervello ha una struttura unica e massicciamente interconnessa e dunque affermano di essere molto scettici sui reali progressi annunciati da Neuralink e da altre aziende tecnologiche e sulla pericolosità di queste tecnologie.

Conclusioni

L’intelligenza artificiale nel settore sanitario è un vero e proprio alleato prezioso per tutti i soggetti coinvolti, siano essi pazienti che operatori e medici, ma anche amministratori pubblici se ne sapranno valorizzare e cogliere il valore.

L’AI si pone come valida (e forse unica) supporto e soluzione in un mondo in cui tutti i sistemi sanitari sono in crisi, soprattutto per la carenza di medici ma anche per il contingente allungamento dell’aspettativa di vita, che genera inevitabilmente inefficienze e lungaggini e che sta portando all’affermarsi e al diffondersi di numerose malattie croniche dovute soprattutto all’età sempre più avanzata dei cittadini.

C’è poi un problema etico legato all’intelligenza artificiale di cui tener conto e ancora molti dubbi devono essere risolti. I sistemi in grado di apprendere autonomamente, responsabili della determinazione di quali big data dovrebbero essere identificati e utilizzati e questo richiede e richiederà la gestione umana, almeno inizialmente. La scelta della fonte e l’identificazione della classe dei dati che servirà come base di analisi è determinante per avere un risultato attendibile. La vastità delle informazioni disponibili porta anche molti problemi e non solo vantaggi.

L’impatto e i vantaggi dell’Intelligenza Artificiale nel settore sanitario sono già sotto gli occhi di tutti ed è evidente che sarà importante che questa tecnologia possa aitare ad andare verso una medicina sempre più personalizzata in cui il paziente dovrà essere rimesso al centro.

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