L’intelligenza artificiale (AI) è senza dubbio uno degli argomenti più discussi e rilevanti del momento, nonostante la sua storia non sia così recente. Negli ultimi anni, abbiamo assistito a un incremento esponenziale delle capacità di questa tecnologia, con una conseguente espansione in numerosi campi di applicazione. Tra questi, la medicina sta subendo un’influenza crescente da parte di questi sistemi complessi, suscitando interesse e curiosità tra scienziati di tutto il mondo.
Prima di approfondire le possibili applicazioni attuali e future in ambito medico, è importante chiarire cosa sia realmente l’AI e cosa possa fare (e non fare): ne abbiamo parlato con la Dottoressa Giulia Bertapelle, ginecologa e sessuologa clinica, impegnata nel campo della medicina della riproduzione presso l’Instituto Bernabeu di Venezia.
AI: facciamo chiarezza
Innanzitutto, è fondamentale sottolineare che il termine “intelligenza artificiale” comprende un vasto insieme di tecnologie che mirano a risolvere problemi per i quali normalmente sarebbe richiesta l’intelligenza umana. Tuttavia, questo termine può essere fuorviante, poiché gli algoritmi alla base dell’AI non “ragionano” come farebbe un cervello umano, anche se in parte si ispirano ai meccanismi del nostro sistema nervoso. All’interno dell’AI, troviamo diverse sottocategorie di tecnologie, tra cui:
- Il Machine Learning: algoritmi che apprendono dai dati per identificare schemi e fare previsioni;
- All’interno dell’insieme Machine Learning troviamo le Reti Neurali Artificiali (ANN): strutture ispirate al funzionamento del cervello umano, in grado di elaborare informazioni in maniera complessa;
- Una sottocategoria di ANN è il Deep Learning: un metodo avanzato che utilizza grandi quantità di dati e potenza computazionale per migliorare l’accuratezza dei modelli predittivi.
Un esempio pratico di AI è rappresentato dai modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Models, LLM), utilizzati per generare, comprendere e manipolare il linguaggio umano, come nel caso dei chatbot intelligenti e dei sistemi di supporto decisionale. L’avanzamento di questa tecnologia e la sua capacità di svolgere un vasto numero di compiti complessi rendono sempre più difficile, per l’utente medio, comprenderne il reale funzionamento e non cadere nell’illusione che questi sistemi siano in grado di ragionare come un essere umano. È invece fondamentale cercare di comprendere, almeno in parte, come funzionino questi sistemi, specialmente quando li utilizziamo. In ambito medico, sarà essenziale formare i professionisti affinché acquisiscano competenze specifiche per utilizzare l’AI in modo ottimale.
Il potenziale dell’AI per una medicina predittiva personalizzata
L’AI funziona in modo eccellente e sempre più accurato nel prevedere risultati sulla base di enormi dataset sui quali viene addestrata. Questo potenziale può essere sfruttato in ambito sanitario, in particolare nel campo della medicina predittiva personalizzata. Grazie alla capacità di analizzare grandi quantità di dati clinici, questa tecnologia consentirà di adattare i protocolli di screening, diagnosi e trattamento alle esigenze specifiche di ogni paziente, considerando molte più variabili di quante una mente umana possa gestire.
Inoltre, l’AI offre la possibilità di prevedere gli esiti dei trattamenti, analizzando le variabili individuali dei pazienti e identificando i fattori predittivi più significativi, senza trascurare elementi potenzialmente rilevanti. Ciò permette ai medici di adottare un approccio altamente individualizzato, migliorando i risultati clinici e riducendo i rischi associati a trattamenti non ottimali.
I modelli multimodali sono un altro esempio eccellente di applicazione dell’AI in campo medico. Si tratta di modelli di AI capaci di elaborare e integrare informazioni provenienti da più modalità di input, come testo, immagini, audio e video. In particolare, i modelli multimodali con componente visiva (vision models) possono essere sfruttati nella diagnostica per immagini per migliorare l’accuratezza e fornire supporto decisionale.
Per i medici, questa tecnologia offre strumenti avanzati che rendono più efficienti la raccolta anamnestica e l’iter diagnostico, ottimizzando il tempo dedicato ai pazienti. Inoltre, alcune applicazioni sono progettate per migliorare la qualità della comunicazione, facilitando il dialogo medico-paziente, migliorando la comprensione dei trattamenti proposti e garantendo maggiore trasparenza. Non solo, sistemi di AI potranno essere integrati nel percorso formativo dei medici per migliorare e facilitare il processo di apprendimento.
Per i pazienti, l’intelligenza artificiale rappresenta un valido supporto nel loro percorso terapeutico. Attraverso strumenti educativi e interattivi, l’AI rende i pazienti più consapevoli delle opzioni disponibili, migliorandone l’aderenza ai trattamenti e favorendo un’esperienza complessivamente più positiva.
Le applicazioni nella Procreazione Medicalmente Assistita
Nello specifico, nella Procreazione Medicalmente Assistita (PMA) sono state proposte numerose applicazioni dell’AI, alcune delle quali sono già state tradotte in software e commercializzate. Dal punto di vista clinico, oltre agli algoritmi utilizzati in medicina predittiva personalizzata, esistono strumenti che mirano a ottimizzare alcuni aspetti del lavoro del medico esperto in PMA: la scelta del farmaco per la stimolazione ovarica controllata, il dosaggio, la scelta del giorno in cui somministrare il trigger dell’ovulazione e, di conseguenza, il giorno del prelievo ovocitario, l’esecuzione della follicolometria (la misurazione dei follicoli in crescita nelle ovaie della paziente) e la valutazione delle probabilità di successo della coppia.
Nel laboratorio di embriologia, l’AI potrebbe rivoluzionare le modalità di lavoro. Modelli predittivi avanzati possono essere utilizzati per: la selezione degli spermatozoi per l’iniezione intracitoplasmatica, la valutazione della qualità degli ovociti e l’identificazione degli embrioni con maggiori probabilità di successo. Inoltre, tecnologie automatizzate sono già state applicate a procedure estremamente delicate e complesse, come l’iniezione intracitoplasmatica di spermatozoi (ICSI), riducendo al minimo la variabilità legata all’intervento umano.
Dal lato del paziente, l’AI potrà migliorare l’esperienza legata al percorso di PMA, riducendo i tassi di abbandono (dropout rate). Inoltre, sembra imminente la possibilità di fornire alle coppie strumenti per eseguire procedure diagnostiche complesse, come l’ecografia transvaginale per la follicolometria, direttamente a domicilio, offrendo un aiuto concreto per conciliare l’iter diagnostico-terapeutico con la vita lavorativa delle pazienti.
AI e pratica clinica: le sfide del futuro
Nonostante le straordinarie potenzialità, l’adozione dell’intelligenza artificiale presenta sfide significative. Tra i temi più controversi vi sono: la spiegabilità dei modelli, il consumo energetico, la responsabilità, la privacy, gli aspetti etici e sociali e, non ultimo, il tema economico.
Per garantire un’integrazione efficace dell’intelligenza artificiale nella pratica clinica, è necessario intraprendere una serie di azioni. La conduzione di studi clinici rigorosi è fondamentale per validare l’efficacia e la sicurezza delle applicazioni AI. Allo stesso tempo, è indispensabile sviluppare linee guida etiche che assicurino un utilizzo trasparente ed equo della tecnologia. Anche la formazione dei professionisti gioca un ruolo cruciale: medici ed embriologi devono essere preparati a utilizzare l’intelligenza artificiale in modo ottimale, comprendendone i limiti e le potenzialità.
L’intelligenza artificiale rappresenta una nuova frontiera per la PMA, offrendo strumenti avanzati che possono trasformare radicalmente il settore. Con un approccio etico e supervisionato, questa tecnologia ha il potenziale di realizzare progressi straordinari, migliorando i risultati per i pazienti e ottimizzando le risorse sanitarie.
