A parte una ristretta minoranza per i quali l’intelligenza artificiale è lavoro quotidiano, per tutti gli altri l’argomento è spesso ancora avvolto da misteri pronti a tramutarsi in timori, in genere ingiustificati.
A chiarire le idee, e soprattutto a offrire un quadro del potenziale dell’intelligenza artificiale nella Sanità, ha contribuito di recente AI Talk Health, il primo convegno digitale di AIxIA, l’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale, interamente dedicato all’applicazione nel mondo sanitario e farmaceutico.
Rigorosamente in modalità virtuale, diversi addetti ai lavori si sono confrontati, in una interessante combinazione di tecnologie ed esperienze, con un sempre utile spazio dedicato anche alla didattica.
«L’intelligenza artificiale è la combinazione di strumenti diversi – esordisce Piero Poccianti, presidente di AIxIA -. Una sorta di cassetta degli attrezzi alla quale attingere per raggiungere i risultati desiderati. Un martello è uno strumento indispensabile, ma non sempre è quello necessario a raggiungere uno scopo».
Un esempio banale, al tempo stesso utile per inquadrare un certo livello di confusione sull’argomento a livello generale. «Oggi possiamo realizzare macchinari in grado di riconoscere fotografie, video e parlato – prosegue Poccianti -. In grado di imparare e fornire per esempio supporto utile in una diagnosi. Macchine in grado di mettere a punto un algoritmo per risolvere un problema, un modo diverso di guardare anche alla programmazione».
Nel mondo sella Sanità, i risultati si sono già fatti apprezzare. In particolare, proprio durante le fasi più concitate della recente pandemia. Dalla prima fase di un contatto in un call center per gestire le chiamate in arrivo, alla gestione di pazienti e apparecchiature, dove sfruttato, il supporto decisionale del’intelligenza artificiale si è dimostrato valido. Da intendersi come una maggior efficienza nelle cure.
«L’intelligenza artificiale si può applicare nella prevenzione, nella diagnostica e nella telemedicina – riflette Poccianti -. Il lato più interessante però, è la prospettiva di abbattere il livello di burocrazia, liberando i ai sanitari dalle scartoffie e lasciando loro più tempo per il proprio mestiere».
Dalla suggestione di una teoria spesso vista ancora come visionaria, a una pratica in grado di fornire risultati concreti, il passo è più corto di quanto si possa immaginare. Dimostrare il contributo dell’intelligenza artificiale in medicina oggi è una realtà.
Liberi di comunicare in compagnia di LiquidWeb
«Abbiamo messo a punto un software per la comunicazione alternativa – spiega Tommaso Capresi, Head of BrainControl Specialists di LiquidWeb -. Un aiuto per chi non è in grado di comunicare utilizzando i canali ordinari, utilizzato al momento in tre soluzioni della linea BrainControl AAC».
BrainControl BCI prevede un caschetto EEG grazie al quale il paziente sarà in grado di selezionare risposte sfruttando il pensiero e visualizzarle su un dispositivo informatico (tablet, computer). E’ pensata per pazienti con gravissime disabilità. ma con abilità cognitive sufficientemente integre.
Invece, Sensory si rivolge a pazienti con movimenti residui volontari di qualsiasi parte del corpo. Grazie a una serie di sensori, quali puntatori oculari, sensori di movimento, emulatori mouse, crea a partire da questi, anche un battito di palpebre, un’interazione con il mondo esterno.
Infine, Avatar permette a persone con difficoltà motorie di visitare da remoto istallazioni, musei, spazi espositivi ed eventi in genere. In maniera del tutto indipendente, è possibile comandare un alter ego robotico, regolando audio, video e altezza del campo visivo.
Previsioni al servizio della lotta contro la pandemia
Tra l’eredità lasciata dall’esperienza del Covid-19, ci sono ottime premesse perché l’intelligenza artificiale ne esca come prezioso alleato in prospettiva futura. Un passo utile anche a vincere i timori di voler sostituire l’operato dell’uomo.
«Noi stessi durante questo periodo abbiamo scoperto diversi aspetti in precedenza trascurati – ammette Marco Penovich, head of data & analytics di Engineering Ingegneria Informatica -. Poter disporre di un modello previsionale per analizzare la curva epidemica in tempi reale e guarda a una possibile evoluzione si è rivelato molto utile».
In particolare, la finestra temporale di tre settimane ha aiutato a gestire aspetti fondamentali come il numero delle persone positive da aspettarsi, i relativi posti letto da avere a disposizione e la gestione delle risorse umane.
Informazioni al servizio dell’Istat, ma sviluppate espressamente per la Regione Veneto. «Per forza di cose bisognava essere concentrati sul quotidiano – precisa Penovich -. Poter alzare lo sguardo sulle giornate successive è però altrettanto importante, per sapere cosa aspettarsi».
Una seconda lezione importante nell’utilità dell’intelligenza artificiale nella Sanità si è rivelato l’avvicinamento tra il mondo politico e quello delle cure. La disponibilità per entrambi di dati precisi affidabili e facili da interpretare ha permesso a chi deve prendere le decisioni di affidarsi a un modello previsionale con una visione di insieme, compresi i parametri più tecnici. Se non parlare lo stesso linguaggio, certamente per capirsi in tempi ristretti.
La ricerca continua a tutto campo
L’emergenza può però mettere in secondo piano gli altri campi di ricerca per l’intelligenza artificiale nella Sanità. Anche il contributo dell’Università di Genova si è comunque rivelato importante per mettere a disposizione un algoritmo per la gestione delle risorse in ambito ospedaliero, nel quotidiano resta alto l’impegno nel campo della riabilitazione.
I questo caso, i lavoro svolto nell’ambito di Claire, la Confederazione paneuropea di laboratori per la ricerca sull’intelligenza artificiale in Europa ha portato a risultati importanti in un paio di contesti.
«In collaborazione con SurgiQ, una PMI locale – racconta Marco Maratea, Professore ordinario, dell’Università di Genova -, sfruttando i dati dell’Ospedale San Martino di Genova abbiamo messo a punto uno strumento per assistere il percorso intero dall’accettazione alle sedute di chemioterapia, tenendo in considerazione vincoli, preferenze del paziente e disponibilità delle attrezzature».
Il sistema in uso manifestava infatti limiti di omogeneità, con frequenti picchi di presenze alternati a momenti di sottoutilizzo della struttura. «Sempre con SurgiQ, ma in questo caso per le venti strutture azionali di ICS Maugeri – riprende Maratea -, abbiamo fornito una soluzione al servizio della riabilitazione, già in uso negli ospedali di Genova Nervi e Castel Goffredo».
In un sistema attuale dove spesso la regola sono ancora fogli di Excel se non addirittura di carta, riuscire a prevedere con un buon arco di tempo appuntamenti e relative esigenze, significa un importante passo in avanti in termini di efficienza.
Il centro di gravità per le competenze
Nonostante i risultati si siano rivelati già interessanti, l’intelligenza artificiale nella Sanità è solo agli inizi. Soprattutto, serve sviluppare le competenze e recuperare i fondi necessari. «Siamo un hub di innovazione privato nato nel 2020 e pronto a entrare nella fase operativa – afferma Roberta Gilardi, CEO di G-Gravity –. Accogliamo certamente startup, ma guardiamo anche alle imprese più grandi e orgfanizzate per creare a partire da una community una massa critica. Parliamo di un hub aperto, dove poter unire tutti i puntini e sviluppare progetti».
Tra gli obiettivi, indirizzare gli investimenti, in modo da non disperderli. «Guardiamo anche al capitale pubblico – puntualizza Gilardi -. Spesso, non raggiunge neppure il mercato e certamente può essere speso meglio. Vorremmo supportare i progetti che in Italia incontrano fatica, più che all’estero».
Tra gli oggetti di studio, una Sandbox, un ambiente sperimentale per dimostrare al mercato ma anche alla Sanità Pubblica il potenziale. Obiettivo, migliorare l’esperienza vissuta dall’utente in condizioni sempre delicate. Migliorare cioè, la sensazione di trasparenza nell’uso della tecnologia adottata nelle cure.
Il distretto dell’intelligenza artificiale nella Sanità
Un’altra iniziativa per certi versi simile, è un ottimo esempio di sinergia territoriale. «Siena è da tempo un comprensorio importante per la ricerca in Salute e biotecnologie – precisa Valter Fraccaro, Presidente di SAIHUB, Siena Artificial Intelligence Hub -. Nella circostanza, abbiamo messo insieme Comune, Università, venticinque imprese da tutta Italia, la Fondazione Monte dei Paschi di Siena, la Fondazione Toscana Scienze e Confindustria locale».
L’idea è sfruttare l’lA nella Sanità e non solo per migliorare la competitività delle aziende nel settore. Quando nel 2019 la disponibilità dei dati era limitata e nonostante le intenzioni di creare gruppi di lavoro interni di quasi sessanta imprese si è scontrata con la difficoltà nel recuperare competenze, il progetto SAIHUB ha preso forma.
«La Rete è fondamentale per mettere a disposizione competenze in IA attraverso la collaborazione – conferma Fraccaro -. Ci piacerebbe attirare in zona il maggior numero possibile di talenti, meglio ancora se giovani. Abbiamo Università, aziende e capitali, quanto serve per garantire un futuro al distretto».
Nel primo anno di vita, l’iniziativa ha varato con successo una prima edizione di una Summer school dedicata all’intelligenza artificiale. Un’iniziativa di orientamento rivolta a quattro istituti secondari locali. Le novanta adesioni sono risultate il doppio delle attese.
Nel frattempo, sono già stati finanziati cinque progetti all’interno della rete, per un totale di 150mila euro. Inoltre, 45 borse di studio universitarie, rinnovate per i prossimi tre anni, mirate anche a promuovere tre nuovi corsi di laurea per arrivare a un dottorato nazionale in IA.
Regole e privacy, i nodi più urgenti
La sfida dell’intelligenza artificiale nella Sanità è solo agli inizi, la partita però è già iniziata. Le prospettive sono chiare e ambiziose, così come inevitabilmente vengono a galla anche i primi ostacoli. «In questo momento c’è anche tanta paura – puntualizza Piero Poccianti -. Si cercano ancora troppi regolamenti per limitare i danni. Bisogna capire come funziona e puntare a obietti concreti»
In particolare, un tema è particolarmente attuale. «L’intelligenza artificiale nella Sanità tratta inevitabilmente dati sensibili, o almeno questa è la convinzione diffusa – conclude Poccianti -. Il problema esiste e va affrontato nell’insieme. Se qualsiasi sistema di mascheramento può essere superato, senza i dati è impossibile offrire servizi. Più ancora dello scopo per cui vengono usati i dati personali, la priorità è come vengono utilizzati».
