L’intelligenza artificiale è la parte dell’informatica che programma e progetta sistemi hardware e software in grado di dotarsi di caratteristiche considerate tipicamente umane (per esempio, le percezioni visive, spazio-temporali e decisionali), questo grazie a un’elevata capacità di calcolo e di machine learning in generale o, più specificamente, tramite le reti neurali convoluzionali.
Negli ultimi anni ci sono stati notevoli sviluppi tecnologici nel campo dell’apprendimento automatico e miglioramenti degli algoritmi di deep learning, progressi nella velocità e capacità di memoria delle unità di elaborazione grafica e un’importante crescita degli investimenti aziendali.
Il deep learning ha trovato ampio spazio nel riconoscimento vocale e delle immagini e nell’elaborazione del linguaggio.
Medicina e sanità sono fra i più promettenti campi di applicazione dell’intelligenza artificiale. Ne abbiamo parlato con Alfonso Cerase, medico neuroradiologo della UOC di Neuroimmagini – Neuroradiologia Diagnostica e Funzionale, che fa capo al Dipartimento di Scienze Neurologiche e Motorie dell’AOU Senese, Policlinico Santa Maria alle Scotte di Siena, diretto dal professor Alessandro Rossi, con particolare attenzione alla diagnosi dell’ictus cerebrale ischemico.
Il punto di partenza è la consapevolezza che l’intelligenza artificiale fa già parte della nostra quotidianità: anima gli assistenti digitali dei telefoni cellulari, i sistemi di traduzione automatica, gli algoritmi che ci forniscono informazioni e canzoni di nostro gradimento, fino alle automobili senza pilota. Può fornire, ricorda Cerase, «un’enorme lista di soluzioni ai problemi degli attuali sistemi sanitari e all’assistenza del paziente e dei suoi familiari.
Come evidenziato nella versione 1.0 del Libro Bianco sull’intelligenza artificiale al servizio del cittadino dell’Agenzia per l’Italia Digitale del marzo 2018, infatti, tra le risposte possibili si annoverano lo sviluppo di strumenti diagnostici in grado di assistere nelle analisi di referti, l’integrazione di fonti diverse e fusione di dati, le analisi epidemiologiche per identificare precocemente rischi di salute pubblica, gli strumenti predittivi per valutare potenziali rischi di evoluzione delle malattie o per valutare l’efficacia delle terapie.
E ancora: strumenti di assistenza ai pazienti in sede di follow-up, medicina di precisione per individuare cure personalizzate, funzioni di traduzione istantanea per facilitare le visite mediche ospedaliere e territoriali agli stranieri, migliore organizzazione logistica delle attività delle strutture sanitarie».
La diagnostica per immagini, rammenta Alfonso Cerase, è la specialità medica diagnostica cui è stato dedicato il maggior numero di pubblicazioni recensite su PubMed, mentre la neurologia è la seconda specialità medica clinica dopo l’oncologia. La neuroradiologia diagnostica e funzionale, quindi, è fra le discipline che più beneficiano e beneficeranno delle potenzialità dell’intelligenza artificiale.
Gestione dell’ictus nell’Area Vasta Toscana-Sud Est
L’ictus ischemico è una patologia in cui la rapidità d’intervento diagnostico e terapeutico è cruciale e non può prescindere da una capillare e valida rete di comunicazioni tra i presidi ospedalieri e un efficiente servizio 118.
«Il modello organizzativo ritenuto più efficiente ed efficace è hub&spoke», spiega Cerase. «Il 118 indirizza un paziente potenzialmente con ictus ischemico a uno dei 4 presidi (Arezzo, Grosseto, Montevarchi e AOU Senese) in grado di praticare l’adeguata valutazione neuroradiologica diagnostica e la trombolisi per via endovenosa entro 4.5 h dall’evento clinico. Ove sia indicata anche la trombectomia per via intra-arteriosa entro 6 h dall’evento clinico, il paziente viene rapidamente trasferito da Arezzo, Grosseto e Montevarchi in AOU. Se la trombolisi non è indicata, il 118 può inviare il paziente direttamente in AOU. Questa modalità organizzativa è regolamentata da una procedura interaziendale e si basa anche su un agile e capillare uso del teleconsulto offerto dai consulenti dell’AOU o tramite atto medico radiologico di Area Vasta Toscana-Sud Est (AV-TSE), nel cui portale abbiamo configurati e attivi più di 600 medici tra committenti e consulenti».
In AV-TSE (vedi figura) il teleconsulto è ampiamente usato anche per altre specialità in ambito extra-ictus cerebrale ischemico, promosso e sostenuto da Valter Giovannini, direttore generale dell’AOU Senese.
La più tempestiva e corretta diagnosi neuroradiologica è fondamentale per indirizzare il trattamento. In Pronto Soccorso, il neuroradiologo (o il radiologo) in genere procede a uno studio TC multimodale tramite TC, angio-TC ed eventualmente perfusione-TC (figura 2), per via della scarsa disponibilità nei Pronto Soccorso della RM, che peraltro ha una minore sensibilità della TC nello studio del circolo arterioso epiaortico e intracranico.
«La TC nelle condizioni di base (cioè senza mezzo di contrasto iodato, mdc, per via endovenosa) serve per escludere lesioni emorragiche acute intracraniche, identificare segni precoci di lesione ischemica come aree di bassa densità rispetto alla norma e/o ipotizzare ipotesi diagnostiche alternative all’ictus ischemico», riprende Cerase. «Lo studio angio-TC condotto durante l’iniezione a bolo del mdc serve a valutare la presenza di occlusioni o stenosi delle arterie che portano il sangue al cervello, la loro sede (eventualmente vasi di grosso calibro) nonché lo stato del circolo collaterale leptomeningeo, protettivo contro l’ischemia, per valutare le opzioni terapeutiche più adeguate (trombolisi vs trombectomia). Lo studio perfusione-TC condotto durante l’iniezione a bolo di un’altra dose di mdc serve a valutare lo stato della perfusione e della permeabilità cerebrale rispetto al tessuto normale e fornisce un importante criterio diagnostico e prognostico in grado di consentire l’allungamento della finestra terapeutica con trombectomia fino a 12-24 ore dall’evento clinico. Questo protocollo multimediale, la cui applicazione è in continua revisione in base all’evoluzione delle linee guida diagnostico-terapeutiche, si avvale di migliaia di immagini che le tecniche di intelligenza artificiale possono processare in pochi secondi e minuti, supportando l’attività dei neuroradiologi e assicurando i migliori risultati clinici».
Valore aggiunto dei software più evoluti
«Grazie alla lungimiranza delle nostre direzioni di dipartimento e aziendale», fa sapere Cerase, «la nostra UOC dispone di una piattaforma di applicazioni dedicate all’identificazione e quantificazione automatica del danno ischemico nel territorio di arteria cerebrale media, dell’occlusione di arteria carotide interna e arteria cerebrale media, dell’attivazione del relativo circolo arterioso collaterale leptomeningeo, della penombra ischemica e del core ischemico anche tramite valutazione automatica del mismatch. Il vantaggio risiede nella rapidità di calcolo di un numero elevato di immagini, nella rappresentazione grafica semi-quantitativa e quantitativa di importanti informazioni fisiologiche e patologiche, supportando il neuroradiologo. Vengono evidenziate, in particolare, aree dubbie cui porre una maggiore attenzione durante la valutazione e la refertazione, alla ricerca dei criteri che possano indicare il trattamento corretto».
Intelligenza artificiale vs approcci tradizionali
Il principale motore dell’applicazione dell’intelligenza artificiale è il desiderio di maggiore efficacia ed efficienza di presa in carico, diagnosi e cura del paziente, però va considerato il panorama generale.
«I dati e le potenzialità della neuroradiologia (e della diagnostica per immagini) crescono in modo esponenziale rispetto al numero di neuroradiologi (e radiologi) qualificati disponibili, portando con sé la richiesta di aumentare la produttività e contribuendo all’aumento del carico di lavoro dei neuroradiologi. In una giornata lavorativa di 6-8 ore, per soddisfare il carico di lavoro richiesto, va interpretata un’immagine ogni 4-6 secondi, creando situazioni limite in cui gli errori possono essere inevitabili, anche considerando che l’attività coinvolge la vista, la percezione e un processo decisionale sotto incertezza. Una componente di IA perfettamente integrata nel flusso di lavoro della neuroradiologia potrebbe aumentare l’efficienza, ridurre gli errori e aiutare a raggiungere gli obiettivi, fornendo ai professionisti esperti immagini già elaborate e pre-valutate. Questo è possibile, però, solo se restano affermati il principio etico –il principio antropocentrico, secondo cui l’intelligenza artificiale è al servizio delle persone e non viceversa, garantendo qualità dei dati, trasparenza degli algoritmi, responsabilità di chi li usa, tutela della privacy – e il principio tecnologico, cioè la consapevolezza che l’intelligenza artificiale non può e non potrà mai riprodurre il funzionamento complesso della mente umana, ma solo alcune circoscritte capacità. L’intelligenza artificiale deve affiancare le persone e aiutarle a svolgere alcune attività, non sostituirle. Oggi le Unità di Neuroradiologia Diagnostica e Funzionale dei più prestigiosi istituti nazionali e internazionali stanno affrontando il percorso proposto dall’intelligenza artificiale, dal punto di vista teorico e pratico, per la disponibilità di sistemi commerciali come già in AOU. Lo scambio di informazioni, opinioni e soluzioni è continuo e riveste uno dei momenti di aggiornamento e preparazione al futuro tipici dell’attività medica».
Sfide future per il neuroradiologo
Come riferisce il Libro Bianco dell’Agenzia per l’Italia Digitale, «la tecnologia di per sé è neutrale, ma non lo è nella sua applicazione e lo è ancora meno per chi, lavorando allo sviluppo delle società, deve spesso decidere cosa sia giusto o sbagliato o, in un dato contesto, quale sia il bene migliore o il male minore».
«Il neuroradiologo», riflette Cerase, «come il radiologo, si ritroverà contemporaneamente a giocare su più tavoli, quali algoritmi, accessibilità, aspetto legale, linee guida e diritto d’autore, come dimostra l’impegno delle società scientifiche di riferimento (Associazione Italiana di Neuroradiologia Diagnostica e Interventistica, Società Italiana di Radiologia Medica e Interventistica). Gli algoritmi vanno preparati e valutati dai neuroradiologi poiché vanno confrontati con quesiti clinici, correttezza del reperto e referti strutturati uniformi e condivisi, per valutarne il reale beneficio in termini di miglioramento della qualità diagnostica e reale ottimizzazione di processi organizzativi, efficienza ed efficacia. L’accessibilità, poi, deve essere completa e di immediato utilizzo perché tutti possano goderne i vantaggi, operando per un completo raccordo con i RIS-PACS che sono i compagni indissolubili dell’attività del neuroradiologo».
L’aspetto legale, spiega Cerase, è fondamentale, poiché è necessario garantire la qualità del funzionamento degli algoritmi, che hanno un ruolo medico in quanto aiutano a prendere decisioni rilevanti per la salute. La stesura di linee guida e referti standardizzati, inoltre, deve rappresentare un impegno, non meno importante, per un’attività quotidiana condivisa con i colleghi clinici. Il diritto d’autore di chi crea algoritmi e referti standardizzati, infine, va rispettato. Perché ci si fidi di decisioni prese sulle basi del risultato degli algoritmi è necessario che il processo sia imparziale, spiegabile, robusto e tracciabile: i migliori risultati deriveranno solo dalla dedizione di competenze alla risoluzione di problemi reali tramite la fiducia negli strumenti disponibili.
«Come negli anni 80 ci fu il passaggio dall’informazione analogica a quella digitale, l’intelligenza artificiale rivoluziona e innova al contempo. Il ruolo del medico, neuroradiologo e radiologo in questo caso, sarà rivoluzionato dalla progressiva diffusione dell’IA ma non se ne potrà sostituirne la professionalità. L’intelligenza artificiale lo supporterà nel processo decisionale, svolgendo attività di routine di analisi dati con estrema velocità e accuratezza. Fare una diagnosi per un paziente, invece, non è un processo lineare: richiede una creatività che l’intelligenza artificiale non ha. Le malattie possono avere caratteristiche simili ma ogni paziente richiede una soluzione personalizzata alla sua malattia».
