Le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale e dell’Internet degli Oggetti in Sanità sono numerose e spaziano dalla consulenza medica locale e a distanza, alla genetica e alla genomica, alla robotica; più in dettaglio: analisi dei Big Data e della storia clinica dei pazienti, diagnosi e prevenzione di malattie/epidemie precoci e precise, somministrazione di cure personalizzate su base genetica.
Inoltre contribuiscono ad accelerare la telemedicina, anche per mezzo di dispositivi indossabili (sensori di parametri vitali), migliorano il modo in cui vengono trattate le malattie croniche e la relazione medico-paziente- sistema sanitario; abilitano l’uso della robotica, con tutte le opportunità che conseguono per la chirurgia ospedaliera locale e a distanza.
Lo Studio del 2016 di Frost & Sillivan sul mercato “Artificial Intelligence & Cognitive Computing Systems in Healthcare” prevede che supererà 6,6 miliardi di Dollari nel 2021 (600 milioni nel 2014) con un incremento del 40% annuo. In Italia si prevede un calo della spesa sanitaria di 160 milioni di Euro nel 2018 (FPA 2018), tuttavia esistono poli di eccellenza che ben fanno sperare nel necessario percorso dell’innovazione tecnologica nel settore della Sanità.
Cos’è l’Intelligenza Artificiale (IA)
Artificial Intelligence (AI), tradotto in italiano – Intelligenza Artificiale (IA), è il termine inventato dal matematico statunitense John McCarthy nel 1956, seguito dal lancio del primo linguaggio di programmazione specifico per l’IA, Lisp (1958). L’IA riguarda le macchine computazionali in grado di eseguire compiti caratteristici dell’intelligenza umana; in altre parole, macchine e algoritmi relativi a operazioni caratteristiche dell’intelletto umano, eseguite da computer (algoritmo: qualsiasi schema o procedimento sistematico di calcolo per risolvere un determinato problema).
Tra le operazioni tipiche dell’IA, la comprensione del linguaggio naturale (in varie lingue), il riconoscimento di oggetti, la pianificazione, la comprensione e la risoluzione di problemi.
L’apprendimento automatico o machine learning, è uno dei processi caratteristici dell’Intelligenza Artificiale: esso rappresenta la capacità delle macchine di ricevere in ingresso una serie di dati e di “apprendere” nuove situazioni attraverso algoritmi che modificano se’ stessi e/o altri algoritmi coinvolti nell’elaborazione; cioè, gli algoritmi si “addestrano” al modificarsi di varie situazioni ambientali rilevate da sensori (temperature umidità pressione, … frequenza cardiaca, pressione arteriosa, saturazione di ossigeno, …) e da altre informazioni ed efficienti algoritmi di adattamento /miglioramento, basati sulle variazioni nel tempo delle situazioni considerate. Vengono usate reti neurali (unità interconnesse, analogamente ai neuroni del cervello umano), modelli statistici e ricerche operative, per individuare informazioni significative e coerenti nascoste in masse di dati.
L’apprendimento approfondito o deep learning, è uno degli approcci dell’apprendimento automatico, che imita la struttura del cervello umano: utilizza modelli di reti neurali, sfrutta i progressi computazionali e tecniche di allenamento per apprendere modelli complessi, attraverso quantità di dati provenienti da varie fonti (Big Data).
Cos’è l’Internet degli Oggetti o Internet of Things (IoT)
Un insieme di sensori e di dispositivi attuatori connessi attraverso la Rete Internet alle unità di monitoraggio e controllo, sistemi gestionali, di pianificazione, di progettazione e sviluppo, eventuali sistemi di intelligenza artificiale dotati di reti neurali, che contribuiscono a dare un senso a tutti i dati acquisiti e a effettuare scelte in automatico, come azionare dispositivi per mezzo di attuatori, attivare procedure, inviare alert (email, SMS,…), ecc.
Intelligenza Artificiale e IoT
Le tecniche di apprendimento automatico e di apprendimento approfondito, si sono molto evolute negli ultimi anni, incrementando notevolmente le potenzialità dei sistemi di intelligenza artificiale. Le due tipologie di apprendimento richiedono grandi quantità di dati raccolti dai numerosi sensori che contribuiscono a popolare l’ecosistema dell’Internet degli Oggetti, migliorando costantemente l’auto addestramento, ovvero il livello di intelligenza artificiale.
La connettività wireless e le tecnologie Cloud, sempre più pervasive, abbassano drasticamente i costi di gestione dei sensori (misura, trasmissione, memorizzazione, elaborazione dei dati). Tra breve sarà disponibile la tecnologia per le reti mobile di 5° Generazione (5G), che consentirà l’interconnessione simultanea di un numero elevatissimo di oggetti, garantendo altissima velocità di connessione e tempi di attesa per la connessione tendenti a zero (latenza).
IoT e 5G avranno grande impatto nel settore Sanitario: prevenzione e cura, chirurgia a distanza, consulti medici online, accesso ai dati delle cartelle cliniche e dei fascicoli sanitari con il supporto dell’Intelligenza Artificiale per rendere possibili diagnosi più accurate e rapide.
I sistemi di Intelligenza Artificiale saranno sempre più presenti nella gestione dei Sistemi Sanitari, anche se ci sono alcuni interrogativi legali, tra questi uno dei più significativi è poter stabilire con esattezza come i sistemi di IA arrivano alle conclusioni; i sistemi di apprendimento automatico spesso appaiono come “scatole nere” e comprendere come questi sistemi “decidono” è complesso ancorché necessario in materia di sanità umana.
Per questa ragione, tra le altre, la tendenza è di non sostituire il medico con i sistemi di IA, bensì di affiancarlo nelle diagnosi: il medico formula le proprie conclusioni, che successivamente confronta e integra con i risultati del sistema di IA. In questo modo si esclude che alcune decisioni con impatto sulla salute provengano esclusivamente da un sistema elettronico automatico. Il paziente ha sempre il diritto di chiedere la revisione di una decisione e di ottenere spiegazioni dettagliate su come detta decisione sia stata presa.
I sistemi di intelligenza artificiale in Sanità possono analizzare ingenti moli di dati sanitari, isolare sintomi riconducibili a specifiche patologie, analizzare la letteratura scientifica, allo scopo di individuare eventuali soluzioni da proporre al medico.
In Europa i software che svolgono compiti sanitari, quindi anche i sistemi di intelligenza artificiale, possono essere considerati dispositivi medici se applicati alle cure delle persone. Infatti il software rientra nella Direttiva 42 del 1993. Nel 2020 diverrà efficace il nuovo Regolamento europeo N. 745 / 20171 relativo ai dispositivi medici, che richiede maggiori indagini cliniche, più responsabilità degli attori della catena di distribuzione e assegna nuovi criteri di classificazione del software: il software è considerato Dispositivo Medico Attivo e, se utilizza dati per le diagnosi e le diagnosi hanno un impatto significativo sulla salute dei pazienti, andrà classificato nelle classi superiori.
1 – Il Regolamento del Parlamento Europeo e del Consiglio (UE) 2017/745 modifica la Direttiva 2001/83/CE, il Regolamento (CE) 2002/178 e il Regolamento (CE) 2009/1223 e abroga le Direttive 90/3857CEE e 93/42/CEE del Consiglio
Articolo a cura di Mario Pantaloni, Imprenditore ICT – Consigliere CDTI