L'Intelligenza Artificiale in Medicina
Il Progresso Tecnologico che Sta Trasformando il Futuro della Cura
Di Valeria Rossi :: 01 marzo 2024 17:00
L'Intelligenza Artificiale in Medicina
(AGR) Nell’ambito della medicina contemporanea, l'intelligenza artificiale (IA) si è affermata come uno strumento rivoluzionario in molti ambiti della vita umana, tra cui l'ambito sanitario. L'utilizzo dell'IA in medicina ha aperto le porte a una serie di opportunità che potenzialmente possono migliorare la qualità delle cure, ottimizzare i processi diagnostici e terapeutici, nonché rendere i servizi sanitari più efficienti ed accessibili.
Una delle applicazioni più promettenti dell'IA nella sanità è la diagnosi medica. Gli algoritmi di apprendimento automatico e le reti neurali sono in grado di analizzare grandi quantità di dati clinici, compresi sintomi, segni vitali, risultati di test di laboratorio e immagini diagnostiche, per identificare precocemente le patologie e le disfunzioni.
L'IA potrà essere particolarmente utile nella rilevazione precoce di condizioni come il cancro, le malattie cardiache e neurologiche, migliorando così le possibilità di trattamento e sopravvivenza dei pazienti.
Il sistema ha incorporato le concentrazioni di troponina cardiaca-eseguita di routine quando un paziente ha un sospetto infarto miocardico- e ha generato un punteggio compreso tra 0 e 100. Questo punteggio agisce come un indicatore del potenziale rischio di un individuo di sviluppare disturbi come le sindromi coronariche acute.
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale sta riscuotendo grande successo anche in ambito farmaceutico. Attualmente, sviluppare un nuovo farmaco richiede in media più di dieci anni e ingenti investimenti finanziari. Tuttavia, c'è un obiettivo condiviso nell'industria farmaceutica di impiegare l'Intelligenza Artificiale per accelerare e ottimizzare questo processo. Utilizzando modelli di apprendimento automatico, è possibile prevedere come i potenziali farmaci interagiranno con il corpo umano e scartare i composti che non mostrano efficacia, riducendo così procedure di laboratorio lunghe e costose. Questo approccio mira a rendere la scoperta dei farmaci più efficiente, sicura ed economica. Tuttavia, è prematuro ritenersi vincitori.
Gli esperimenti sulle cellule e sui tessuti in laboratorio, così come i test sugli esseri umani, rappresentano ancora le fasi più lente e costose del processo di sviluppo di un farmaco e non possono essere eliminati del tutto. Mentre l'Intelligenza Artificiale offre un potenziale significativo per ottimizzare e accelerare la scoperta dei farmaci, questi approcci integrano piuttosto che sostituire completamente le metodologie tradizionali di ricerca e sviluppo farmaceutico. Le fasi dello sviluppo di un farmaco non sono ancora cambiate. Inizialmente, si identifica un bersaglio nell'organismo con il quale il farmaco dovrà interagire, come ad esempio una proteina. Successivamente, si progetta una molecola che abbia un impatto specifico su quel bersaglio, ad esempio modificandone il funzionamento.
Successivamente, si produce la molecola e si controlla che essa effettivamente svolga la funzione per cui è stata progettata. I modelli di apprendimento automatico possono analizzare enormi quantità di dati biologici e molecolari per identificare i bersagli più promettenti per lo sviluppo di nuovi farmaci. Questo processo può ridurre il tempo e le risorse necessarie per identificare quali proteine siano importanti per una determinata malattia. Inoltre, aiutano a prevedere quali composti o molecole potrebbero avere un impatto significativo su questi bersagli, fornendo una guida preziosa nella fase iniziale della scoperta dei farmaci.
Al momento il primo gruppo di farmaci progettati utilizzando l'Intelligenza Artificiale sta ancora attraversando le fasi di sperimentazione clinica. Questo processo può richiedere diversi mesi, se non addirittura anni, poiché è necessario condurre studi approfonditi per valutarne l'efficacia, la sicurezza e gli eventuali effetti collaterali dei farmaci su gruppi di pazienti reclutati. Solo dopo aver superato con successo queste fasi e ottenuto le approvazioni regolatorie, i farmaci possono essere introdotti sul mercato e resi disponibili per l'uso da parte dei pazienti.
Tuttavia, nonostante i suoi numerosi vantaggi, l'utilizzo dell'IA in ambito sanitario solleva anche alcune preoccupazioni. La privacy dei dati, la sicurezza informatica e la trasparenza degli algoritmi sono questioni fondamentali che devono essere affrontate per garantire un utilizzo responsabile e etico dell'IA.
Inoltre, è importante sottolineare che l'IA non sostituirà mai completamente il ruolo dei professionisti sanitari umani. Piuttosto, può essere vista come uno strumento complementare che supporta e potenzia le capacità umane, consentendo ai medici di prendere decisioni più pertinenti e mirate.
Fonti:
https://www.nature.com/articles/s41591-023-02325-4
https://www.researchgate.net/publication/317880442_Artificial_intelligence_in_healthcare_past_present_and_future
https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMe2206291
https://www.pharmacytimes.com/view/artificial-intelligence-for-comprehensive-diagnostics-examinations-in-acute-coronary-syndromes
https://jamanetwork.com/journals/jamacardiology/issue/8/1
