Quanto sia necessaria la Generative AI in sanità lo evidenzia la World Health Organization. Prevede che da qui al 2030 mancheranno 10 milioni di operatori sanitari, soprattutto nei paesi a reddito basso e medio-basso.
L’intelligenza artificiale generativa ha tutte le potenzialità per fornire molteplici vantaggi, se applicata in medicina: può migliorare la cura dei pazienti, rivoluzionare il processo diagnostico delle malattie ed espandere le opzioni di trattamento.
Quello sanitario è solo uno dei settori su cui la GEN AI avrà un impatto significativo: secondo Goldman Sachs, man mano che gli strumenti che utilizzano i progressi nell’elaborazione del linguaggio naturale si faranno strada nelle imprese e nella società, questo potrebbero determinare un aumento del 7% del PIL globale. Tradotto in cifre: l’AI generativa porterebbe vantaggi per 7mila miliardi, aumentando la produttività di 1,5 punti percentuali in un periodo di 10 anni.
La necessità di adottare la Generative AI in sanità
Dalla pandemia di Covid-19 in poi, si è evidenziato ancor più quanto ci sia bisogno di personale medico e infermieristico. Da tempo si sconta una carenza e i professionisti in attività pagano questa lacuna con aumento dei carichi di lavoro, eccessiva pressione e condizioni lavorative peggiorate. Tutte queste condizioni hanno portato l’81% dei medici a segnalare livelli di burnout, con livelli differenti da modesto a elevato (fonte: Deloitte).
Servono strumenti efficaci per aiutare i professionisti del settore a lavorare in condizioni migliori. L’adozione dell’intelligenza artificiale nell’healthcare è un’opportunità già da tempo impiegata in molteplici campi della salute. L’adozione di modelli di Generative AI in sanità è invece recente e ancora limitata, ma promette molto bene.
L’intelligenza artificiale generativa è un’area dell’AI che permette di utilizzare algoritmi di machine learning per generare nuovi dati testuali, musicali e in formato di immagini. Ma non si fermano certo qui le sue straordinarie capacità: permette di analizzare estesi set di dati e generare informazioni preziose, permettendo di migliorare diagnosi, cure e trattamenti.
Dove si può applicare la GENerative AI in sanità
La generative AI comprende diverse categorie e algoritmi: tra questi ci sono le reti generative avversarie (GAN), architetture utili ad addestrare modelli di GEN AI tramite cui è possibile creare dati sintetici, ovvero dati generati artificialmente, utili a riprodurre le caratteristiche e la struttura dei dati originari, assicurando la protezione della privacy dei pazienti. Utilizzando modelli di intelligenza artificiale generativa, è possibile creare dati realistici e anonimi sui pazienti per scopi di ricerca e formazione, consentendo al tempo stesso un’ampia gamma di applicazioni versatili.
I modelli di intelligenza artificiale generativa possono essere utili a creare nuovi farmaci: c’è già chi lo sta attuando. Un team di ricercatori della Stanford Medicine e della McMaster University hanno adottato la GEN AI per creare un modello, denominato SyntheMol (per sintetizzare molecole), capace di creare ricette per i chimici utili per sintetizzare i farmaci in laboratorio. Esso ha creato strutture e ricette chimiche per sei nuovi farmaci finalizzate ad annientare uno dei principali agenti patogeni responsabili di svariati decessi per resistenza antibatterica.
I modelli generativi possono essere utili per migliorare le diagnosi. Se addestrati su vasti set di dati di cartelle cliniche e immagini, possono permettere di identificare modelli correlati alle malattie. A tale proposito, i GAN sono stati utilizzati per ricostruire, sintetizzare, segmentare, registrare e classificare immagini. In particolare, hanno permesso di generare immagini mediche sintetiche utilizzabili per addestrare modelli di machine learning per diagnosi basate su immagini o per aumentare set di dati medici.
Inoltre, è possibile applicare l’AI generativa anche per la medicina personalizzata. Tramite l’impiego di Generative artificial intelligence è possibile analizzare la composizione genetica, lo stile di vita e la storia medica di un paziente per prevedere come potrebbe rispondere a diversi trattamenti.
Timori e potenziale applicativo
I pregi potenziali dell’applicazione della Generative AI in sanità sono diversi, quindi. Tuttavia persistono dubbi e punti critici riguardo la sua applicazione concreta. «Nonostante i potenziali benefici, l’utilità e l’impatto dell’IA generativa nel settore sanitario rimangono poco compresi», scrive Sandep Reddy, professore alla Deakin University presso il Dipartimento della Scuola di Medicina, segnalando che l’applicazione dell’intelligenza artificiale generativa solleva preoccupazioni etiche e medico-legali nel settore sanitario.
È un peccato perché, come evidenzia un articolo pubblicato su Nature, a cura di un team del Duke-Margolis Institute for Health Policy, della statunitense Duke University, si è evidenziato che già in generale l’intelligenza artificiale ha il potenziale per trasformare l’erogazione delle cure, migliorando i risultati sanitari, la sicurezza dei pazienti e la convenienza e l’accessibilità di cure di alta qualità. A questo proposito si afferma che:
«gli algoritmi di intelligenza artificiale funzioneranno solo in base all’accuratezza e alla completezza dei dati chiave sottostanti e la qualità dei dati dipende da azioni e flussi di lavoro che incoraggiano la fiducia.»
Lo sviluppo attuale della GEN AI in sanità
In ogni caso, l’impiego della Generative AI nel campo medico sanitario sta già prendendo piede. Secondo I risultati di un sondaggio condotto dal Deloitte Center for Health Solutions già oggi il 75% delle principali aziende sanitarie sta già sperimentando l’intelligenza artificiale generativa o tentando di espanderla a livello aziendale. Inoltre l’82% ha o prevede di implementare una struttura di governance e supervisione per la GEN AI; il 92% dei responsabili ritiene che essa sia promettente per migliorare l’efficienza e il 65% di essi ravvisa la possibilità di consentire un processo decisionale più rapido.
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