Il futuro della sanità è AI: Health Talks 2024 traccia la strada per una medicina più intelligente

Da sin: Gerardo D’Amico, Stefano Vella, Arsela Prelaj

Roma, 18 novembre 2024 – Si è svolto mercoledì 13 novembre a Roma, presso la Sala degli Atti Parlamentari della Biblioteca del Senato “Giovanni Spadolini”, il convegno “HEALTH TALKS 2024 – L’Intelligenza Artificiale nella Sanità: la Sfida del Futuro”. Moderato dal giornalista RAI Gerardo D’Amico e coordinato dal prof. Stefano Vella, l’evento ha riunito esperti di primo piano per discutere le sfide e le opportunità dell’AI in ambito sanitario.

Andrea Costa, esperto del Ministro della Salute, ha sottolineato l’importanza di definire chiaramente i confini etici e pratici dell’intelligenza artificiale nelle attuali applicazioni mediche.

A seguire, il Senatore Fausto Orsomarso, membro della 6ᵃ Commissione Permanente Finanza e Tesoro del Senato della Repubblica, ha ribadito il ruolo dello Stato nell’affrontare i temi emergenti, dalle opportunità ai rischi dell’AI.

“L’apporto delle applicazioni informatiche e telematiche entrano sempre più al centro delle competenze cliniche di cui necessita il paziente ed è per questo che si è affermata la figura dell’ingegneria biomedica nel lavoro dell’ospedale – spiega l’ing. Manuela Appendino, Coordinatrice della Commissione clinica-biomedica dell’Ordine degli Ingegneri di Torino – È importante quindi sollecitare la presenza di queste figure professionali nel funzionamento delle strutture ospedaliere”. È una dimensione esplorativa che ha bisogno di continue verifiche mediche sia di metodo che di resa in termini di risultati positivi col paziente.

Gian Luca Foresti, docente dell’Università degli Studi di Udine e Direttore del Master in Intelligence and ICT, parlando della sicurezza dei dati sanitari, evidenzia la decisiva delicatezza delle modalità di ricezione e l’importanza di colmare la loro costante incompletezza: “La sicurezza nelle modalità di essere trattati è una costante preoccupazione. Altro problema è il loro aggiornamento costante. Ma fondamentale è la relazione di fiducia tra medico e paziente, proprio per trattare bene questi dati. Empatia e compassione non devono mancare”.

Responsabilità e trasparenza sono però i fronti dell’applicazione dell’intelligenza artificiale. Carlo Rossi Chauvenet, docente di Diritto della Protezione dei Dati al Corso di Law of Internet Technology all’Università Bocconi di Milano, guarda proprio ai limiti della condivisione: “I limiti dell’approccio devono valutare se sussistono rischi alti in relazione all’eccesso di conoscenza dei tratti di uno specifico caso di malattia. Ma un dato positivo consiste nella condivisione delle informazioni finalizzate alla cura che debbono essere messe a disposizione in altri contesti medici. Ci sta lavorando l’Unione Europea che finora è rimasta dietro a Cina e Stati Uniti”.

Essendo la questione e le prospettive dell’intelligenza artificiale un elemento di progresso condiviso dalle diverse culture di Governo, il Senatore Andrea De Priamo, Membro della 8ᵃ Commissione Permanente del Senato della Repubblica, guarda alla formazione sul tema dell’AI, ma soprattutto sulla sua applicazione centrando sempre sull’elemento umano.

Arsela Prelaj, coordinatrice del Laboratorio di Intelligenza Artificiale, oncologa toracica e ricercatrice all’Istituto dei Tumori di Milano, spiega il passaggio in corso da un’AI predittiva a un’AI generativa.

“Con questo ultimo termine si prospetta la capacità di diagnosticare in anticipo l’insorgenza di una patologia oncologica. Ma anche comprendere in anticipo l’evoluzione o l’involuzione della patologia. In questa dimensione domani avremo un ospedale sempre più decentralizzato e puro luogo di coordinamento delle attività sanitarie varie – quindi diagnostiche, interventistiche, ma anche e soprattutto di elaborazione dei dati – per arrivare a diagnosi e approcci di intervento sempre più precisi e risolutivi”.

L’AI ci può aiutare anche contro l’antibiotico resistenza. Giuseppe D’Avenio, Primo Ricercatore dell’istituto Superiore di Sanità, illustra il ‘machine learning’ e altre metodiche informatizzate in grado di fare predizioni a due settimane per l’influenza.

Anche in radiologia sono diverse le applicazioni per le quali può essere rilevante l’apporto dell’AI. Roberto Maroldi, Direttore del Dipartimento di Specialità Medico-Chirurgiche, Scienze Radiologiche e Sanità Pubblica dell’Università degli Studi di Brescia, spiega come già adesso l’intelligenza artificiale ricostruisce l’immagine così come delineata in sede applicativa: “Le tecniche vanno ben oltre l’interpretazione della radiografia riuscendo a predire, ad esempio, che tipo di tumore si tratti. Però deve esserci sempre una validazione clinica”.

E sempre nell’ambito diagnostico Nicola Fusco, Direttore della Divisione di Anatomia Patologica presso IEO di Milano e Direttore dell’Unità di Biobanca per la Medicina Traslazionale e Digitale e l’Unità Oncologica presso IEO di Milano, parla di imperatività dell’apporto digitale: “Gli algoritmi funzionano meglio quanto più dati hanno a disposizione. Ed è così che l’efficienza dei processi diagnostici si è potenziata con il rafforzamento di questo processo. Ma è il computer che effettivamente testa le risultanze”.

Andrea Di Lenarda dell’Azienda Sanitaria Universitaria Giuliano Isontina – Trieste, coordinatore del Gruppo di Studio Intelligenza Artificiale in Cardiologia dell’ANMCO, affronta l’argomento dal punto di vista cardiologico. Il clinico di Trieste individua il tema madre dell’utilizzo dei dati: “Serve una legge primaria – spiega – Questo deve essere l’obiettivo nell’interesse pubblico. Il rischio è la cancellazione della valutazione umana del professionista”.

Sulle applicazioni in Neurologia interviene Bruno Giometto, Direttore Neurologia Ospedale Santa Chiara di Trento: “I predittori di disabilità nei casi di patologia sono un tema di ricerca. Le applicazioni finalizzate alle buone pratiche del paziente sono un altro campo di ricerca”.

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