L’intelligenza Artificiale (IA) e l’apprendimento automatico (Machine Learning) stanno trasformando il modo in cui viene fornita l’assistenza sanitaria. L’intelligenza artificiale non è altro che l’uso dei computer per simulare attività intelligenti, tipicamente eseguite da esseri umani, mentre l’apprendimento automatico è un dominio dell’IA: i computer apprendono automaticamente dai dati, senza programmazione a priori. Per quanto criticata, l’IA influenzerà in futuro ogni specialità medica; proprio per tale motivo è necessaria una supervisione per evitare la sopravalutazione di tale tecnologia.
Che ne pensano i medici?
Molto si è scritto su promesse e pericoli dell’IA nell’assistenza sanitaria: media, mondo accademico hanno contribuito al clamore, tra l’altro anche la previsione che alcune specialità avrebbero potuto essere sostituite da macchine (“Dovremmo smettere di formare radiologi” ha dichiarato uno sviluppatore di Machine Learning): lo scetticismo è certamente giustificato, in attesa di prove rigorose di successo e beneficio in ambito clinico.
IA non è la prima applicazione della tecnologia dell’informazione che promette assistenza sanitaria più efficiente ed efficace. Un esempio è arrivato con la cartella clinica elettronica. Introdotta negli USA nell’arco di 10 anni (2008 – 2017), oggi è utilizzata dalla quasi totalità degli ospedali. Alcune promesse sono state mantenute, come maggior sicurezza per il paziente (in particolare sull’uso di farmaci), ma alcune preoccupazioni sono state sollevate circa la soddisfazione professionale del medico e sul rapporto medico-paziente. Per quanto le conseguenze impreviste siano da considerarsi multifattoriali, si ritiene grave errore non aver coinvolto i medici nella progettazione di tale nuova attività.
Un decennio dopo la trasformazione dell’assistenza sanitaria, da un sistema di registrazione basato su carta e penna alla cartella clinica elettronica, con l’IA si è entrati in una nuova era, in cui la tecnologia è potenzialmente in grado di cambiare la pratica clinica.
In USA miliardi di dollari sono investiti nell’IA sanitaria e in ricerche correlate. Sono state fondate centinaia di start-up, e i giganti digitali (come Apple, Microsoft, Google, Amazon) stanno investendo molto in tale ambito. Anche la National Academy of Medicine, con la pubblicazione “Artificial Intelligence in Health Care: The Hope, the Hype, the Promise, the Peril”, raccomandadi coinvolgere e di educare la comunità sulla scienza dei dati e l’IA.
E’ pertanto evidente quanto sia indispensabile fornire ai medici competenze, risorse e supporto, perché imparino ad utilizzare le nuove tecnologie. Da parte loro i medici devono acquisire conoscenze realistiche su potenzialità e limiti dell’applicazione dell’IA. Trascurare tale fatto si rischiano cinismo da parte del medico e risultati non ottimali per i pazienti.
Fiducia o rifiuto da parte del medico?
I Governi avranno un ruolo determinante nell’applicare l’IA nei Servizi Sanitari, in quanto la sua adozione sarà infatti modellata da “emergenze”, quali problemi normativi, responsabilità legali e pregiudizi sociali. Date le implicazioni e i potenziali danni su larga scala da algoritmi dell’IA, è necessario che a livello internazionale e nazionale siano definite linee guida, politiche e leggi “ad hoc”.
Prove a sostegno dell’uso di routine dell’IA nella pratica clinica sono relativamente deboli, anche se modelli di IA continuano ad essere commercializzati ed implementati. Un esempio è rappresentato da EPIC Sepsis Model, utilizzato in numerosi ospedali statunitensi. Uno studio recente avrebbe dimostrato che la sua applicazione ha fornito risultati significativamente inferiori nell’identificare correttamente i pazienti con sepsi in fase precoce, rispetto a quanto osservato in contesto clinico tradizionale. Lo studio EPIC ha pertanto confermato la necessità di standard rigorosi e della revisione di prodotti di IA. Come già avviene per i farmaci o per la certificazione di laboratori, c’è necessità che, attraverso un solido processo di approvazione, siano garantiti criteri rigorosi per l’adozione e l’implementazione di algoritmi, e costantemente valutate applicabilità e accuratezza.
Al momento manca il consenso sulle informazioni necessarie per prendere decisioni sull’implementazione dell’intelligenza artificiale in ambito clinico. Si ritiene necessario sviluppare linee guida affidabili e basate sull’evidenza, e realizzare studi pertinenti: in assenza di tali standard, verranno a mancare la fiducia da parte dei medici e non vi sarà un appropriato utilizzo di tali tecnologie.
Come si modificherà il ruolo del medico e il suo rapporto con il paziente?
I medici dovranno essere in prima linea nel valutare la letteratura medica sull’adozione di IA in clinica. Il percorso potrà essere analogo a quello fatto per la Medicina Basata sull’Evidenza (EBM): furono create linee-guida per fornire ai medici competenze per leggere e applicare cure appropriate al paziente.
La disponibilità di linee-guida faciliterà la valutazione di studi che utilizzano l’IA: si dovranno identificare adeguate risposte a domande relative a prognosi, complicanze, terapia e rapporto costo-efficacia. Man mano che crescerà la competenza medica aumenterà il rigore e la trasparenza degli studi sull’IA. Lo sviluppo di appropriate guide per l’utente contribuirà a sostenere tale trasformazione.
Più o meno nel periodo in cui è nata la Medicina Basata sull’Evidenza, è sorto un movimento parallelo con l’obiettivo di promuovere un processo decisionale condiviso tra medico e paziente. Oggi, con il crescere di previsioni e algoritmi, si dovrà ripensare al fatto che, nel processo decisionale, al binomio medico – paziente dovrà aggiungersi un nuovo membro del team: l’algoritmo derivato dall’intelligenza artificiale. Ciò significa che i medici dovranno saper mediare la relazione triadica paziente – computer – se stessi, spiegando il ruolo che l’IA ha nei propri ragionamenti e raccomandazioni. Nel tempo, è probabile che tale relazione si modifichi: il medico potrebbe essere bypassato, in quanto alcune decisioni potrebbero essere prese direttamente dal paziente sulla base di raccomandazioni fornite dall’IA In conclusione, l’IA sarà presto onnipresente nell’assistenza sanitaria. L’esperienza maturata insegna che al medico, in quanto utente finale di algoritmi, processi e predittori di rischio sviluppati da IA, spetta un ruolo chiave nella programmazione. A lui si chiede di acquisire conoscenze e capacità per valutare e definire l’applicazione appropriata dei risultati nella pratica clinica e per i propri pazienti; è inoltre molto probabile che, in futuro, vengano ridefiniti ruolo e responsabilità
Riferimenti
Cornelius AJ, et al. Preparing Clinicians for a Clinical World Influenced by Artificial Intelligence. JAMA. March 21, 2022. doi:10.1001/jama.2022.3580 https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2790527
Wong A, et al. External validation of a widely implemented proprietary sepsis prediction model in hospitalized patients. JAMA Intern Med. June 21, 2021. doi:10.1001/jamainternmed.2021.2626 https://jamanetwork.com/journals/jamainternalmedicine/article-abstract/2781307
National Academy of Medicine. Artificial Intelligence in Health Care: The Hope, the Hype, the Promise, the Peril. https://nam.edu/artificial-intelligence-special-publication/