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Mar 23, 2023

Sanità fuori dal contatto (umano)?

By Marta Iraola | EURACTIV.com 07-06-2023 (updated:

Di Marta Iraola | EURACTIV.com

07-06-2023 (aggiornato: 07-06-2023 )

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Sebbene l’intelligenza artificiale (AI) in ambito sanitario possa essere uno strumento potente, con l’apprendimento automatico che consente ai professionisti medici di diagnosticare malattie, personalizzare i trattamenti e sviluppare nuovi farmaci, gli esperti hanno invitato alla cautela nel suo utilizzo.

Hans Danneels, CEO di Byteflies, un'azienda di tecnologia medica che sviluppa dispositivi sanitari indossabili, la settimana scorsa ha raccontato ad un evento ad Anversa la sua esperienza con l'intelligenza artificiale nel settore sanitario quando ha avuto due gemelli che necessitavano di monitoraggio in ospedale per nove giorni.

All'inizio del loro soggiorno, ha spiegato, i gemelli avevano bisogno di visite da parte dell'infermiera ogni poche ore per monitorare e prendere nota dei segni vitali dei bambini. Man mano che i gemelli miglioravano, la frequenza delle visite diminuiva, ma rimanevano in ospedale.

È qui che entra in gioco Byteflies. Danneels ha parlato dei dispositivi di telemonitoraggio che sviluppano e di come possono aiutare i pazienti.

"Sempre di più, per casi molto acuti, si andrà ancora in ospedale, ma tutta questa funzione, questo monitoraggio si sposterà a casa", ha detto.

L’idea è quella di semplificare il lavoro di monitoraggio degli operatori sanitari in ospedale inviando i pazienti a casa con uno di questi dispositivi che tengano traccia di eventuali cambiamenti.

Ha spiegato che l'algoritmo è molto sensibile per non perdere nessun evento rilevante.

"Abbiamo un essere umano nel circuito che vede e classifica i risultati", ha spiegato.

La necessità che gli esseri umani siano coinvolti in qualsiasi processo sanitario che abbia a che fare con l’intelligenza artificiale è stata evidenziata da Leonie de Best di Madam Therapeutics, un’azienda biotecnologica che lavora per sviluppare nuove terapie antimicrobiche.

Ha spiegato che è estremamente importante verificare i risultati dell’analisi dei dati effettuata utilizzando l’intelligenza artificiale perché ogni algoritmo deve essere addestrato con i dati e questi set di dati possono essere distorti.

De Best ha aggiunto che senza un set di dati curato e rappresentativo da analizzare è più facile giudicare erroneamente la correttezza dei modelli.

"Ti perdi molto o commetti errori davvero grandi. Metti merda e ottieni merda", ha aggiunto.

Madam Therapeutics utilizza l'intelligenza artificiale per selezionare grandi quantità di peptidi antimicrobici per creare un profilo di sicurezza.

Grazie all’intelligenza artificiale, la sua azienda è in grado di vagliare e analizzare cento milioni di peptidi antimicrobici scelti casualmente, risparmiando molto tempo nel processo di creazione dei profili di sicurezza.

"È qualcosa che ha richiesto un paio di mesi, altrimenti ci sarebbero voluti anni", ha spiegato.

Secondo Carlo Boutton gli strumenti di intelligenza artificiale non possono in nessun caso sostituire il medico. "Non dovremmo sottovalutare il cervello umano, l'intelligenza artificiale non dovrebbe essere un sostituto ma un'aggiunta", ha affermato.

"È più simile a uno stetoscopio, uno strumento che aiuta medici e infermieri a dedicare davvero più tempo al paziente", ha aggiunto Danneels di Byteflies.

C'è consenso generale sul fatto che per utilizzare questi nuovi strumenti nel modo corretto è importante coinvolgere persone che comprendano l'aspetto multidisciplinare del problema, non solo i dati.

I medici sono ancora essenziali in ogni processo poiché sono quelli che conoscono il background del paziente, parlano con gli operatori sanitari e hanno una visione più olistica.

L’apprendimento automatico, come mostrano gli esempi forniti dai diversi stakeholder, necessita di grandi set di dati per analizzare e raggiungere risultati utili.

Uno dei problemi che spesso le aziende devono affrontare è la difficoltà di accesso alle informazioni necessarie, soprattutto quando si tratta di accedere ai dati dei pazienti da ospedali o cliniche.

La condivisione dei dati è un argomento controverso tra le parti interessate, poiché tutte riconoscono la necessità di avere accesso, tra le altre cose, alle informazioni sui pazienti, alle reazioni alle terapie e agli studi clinici.