Big data e intelligenza artificiale: si moltiplicano gli investimenti nella sanità digitale

Sono Big data, Intelligenza artificale e Deep learning le nuove frontiere dalla sanità destinate a rivoluzionare diagnosi e terapie. Una medicina, quella di un futuro non tanto lontano, che non sarà più solo di precisione ma cucita su misura al paziente grazie anche al contributo delle nuove tecnologie digitali in grado di analizzare, condividere e interpretare miliardi di dati. Un cambiamento epocale - è emerso nel corso del convegno "The evolving role of the medical scientist in the digital era" realizzato e sostenuto dalla Fondazione Silvio Tronchetti Provera in collaborazione con Cariplo Factory - che dal 2011 a oggi ha portato a quintuplicare gli investimenti dell'industria sanitaria digitale.

I campi in cui l'intelligenza artificiale è già pronta per un'applicazione concreta è quella dell'imaging, vale a dire tutti quegli esami che si basano sulle immagini, come risonanza, Tac, ecografia e scintigrafia. La ricerca è molto incoraggiante e promette diagnosi sempre più precise e affidabili. «Ma abbiamo bisogno di formare persone che facciano da interfaccia a medici e ingegneri - spiega Alberto Mantovani, professore dell' Università Humanitas e direttore scientifico dell'Istituto clinico Humanitas Irccs - e ciò è possibile allargando le competenze fino a configurare un medico-scienziato pronto ad accogliere e valorizzare le nuove sfide». In questo senso Humanitas ha già stretto un accordo con il Politecnico di Milano per un interscambio di professionalità e conoscenze.

L'obiettivo, insomma, è integrare ai dati della diagnostica per immagini tutti i big data del paziente, ossia le informazioni ricavate dalla biologia molecolare, dalla genetica, dall'epidemiologia e dalla storia clinica, per arrivare alla diagnosi più corretta e completa. Un lavoro complesso e delicato, secondo Gioacchino Natoli, professore di Biochimica dell'Università Humanitas «vista la complessità delle informazioni che dovranno essere gestitite dall'intelligenza artificiale considerando che solo una cellula contiene informazioni pari a 12mila volte la Divina Commedia».

Intanto, vista la crescente complessità della medicina, che rende sempre più impegnativo anche il percorso del medico in formazione, l'intelligenza artificiale può comportare per il paziente un migliore approccio terapeutico: né sovra né sotto-trattamento, meno ricoveri e meno effetti collaterali. In altre parole più salute e tempo da dedicare alle relazione medico-paziente. «In questa direzione l'intelligenza artificiale - aggiunge Mantovani - se usata bene, può diventare anche uno straordinario strumento di condivisione verso tutti i paesi poveri».

Anche la sostenibilità economica del sistema sanitario, in perenne emergenza, potrebbe trarne giovamento. Mantovani fa il caso dell'immunologia. «Solo un paziente su 4 può essere eleggibile per le terapie - spiega - : dobbiamo imparare a riconoscerli e in questo senso l'intelligenza artificiale può venirci incontro liberando, tra l'altro, il medico dalle innumerevoli mansioni, impegnative e ripetitive, tipiche dello screening».

Insomma, dagli elementi emersi nel corso del convegno cui hanno preso parte anche Stefano Calciolari, professore associato dell'Università Bicocca, Arturo Chiti, professore in Diagnostic Imaging dell'Università Humanitas e Marco Blei avvocato esperto in temi legati alla privacy, la medicina con le sue implicazioni digitali appare destinata a migliorare la prevenzione, la diagnosi e le cure, favorendo grazie alle nuove tecnologie quali social, mobile, analytics e cloud, il passaggio da un sistema sanitario centralizzato (ospedali) a un sistema diffuso a livello di comunità (luogo di lavoro, ambiente familiare).