Una domanda mi girava in testa da un po\u2019: ma con quello che oggi la tecnologia digitale e l\u2019intelligenza artificiale sono in grado di fare, com\u2019\u00e8 possibile che le diagnosi di varie malattie e la lotta contro il cancro non ne beneficino in modo spettacolare?\u00a0 Ha risposto, in parte, un articolo pubblicato sulla Mit Technology Review lo scorso gennaio. Primo: manca un numero di dati sufficientemente grande per \u00aballenare\u00bb l\u2019intelligenza artificiale. <\/p>\n
\u00abMeno del dieci per cento delle pratiche di patologia negli Stati Uniti sono digitalizzate\u00bb, afferma Andrew Norgan, patologo e direttore medico della piattaforma di patologia digitale della Mayo Clinic di Rochester nel Minnesota \u2013 da anni al primo posto nella classifica, stilata da Newsweek, dei migliori ospedali al mondo e uno dei pi\u00f9 importanti centri di ricerca medica. Dal 2022 la Mayo Clinic ha cominciato quindi a digitalizzare tutte le proprie pratiche patologiche risalenti a decenni prima (avendo in archivio circa dodici milioni di diapositive) con il consenso dei pazienti ai fini della ricerca. <\/p>\n
Secondo: i campioni di tessuto delle biopsie sono minuscoli, spesso solo un paio di millimetri di diametro, vengono posizionati su vetrini, analizzati al microscopio e poi memorizzati in enormi registri senza mai essere documentati digitalmente.<\/p>\n
La soluzione \u00e8 stata la realizzazione di un robot, fatto costruire all\u2019uopo, in grado di scattare foto ad alta risoluzione dei tessuti, capace di \u00ablavorare\u00bb circa un milione di campioni al mese (l\u2019immagine digitale di un campione contiene pi\u00f9 di quattordici miliardi di pixel). Il team di ricerca \u00e8 stato cos\u00ec in grado di raccogliere un milione e duecentomila campioni di tessuto di alta qualit\u00e0 (provenienti da quattrocentonovantamila casi) che sono stati utilizzati per addestrare il modello di AI \u00abAtlas\u00bb.<\/p>\n
\u00abAtlas ha battuto i modelli rivali in sei test su nove. Ha ottenuto il suo punteggio pi\u00f9 alto nella categorizzazione del tessuto colon-retto canceroso, raggiungendo la stessa conclusione dei patologi umani il novantasette virgola uno per cento delle volte\u00bb. Ma alla Mayo hanno le idee chiare: c\u2019\u00e8 ancora tanta strada da fare.<\/p>\n
Sebbene le pratiche europee tendano a essere pi\u00f9 digitalizzate e ci siano studi in corso per facilitare la creazione di set di dati condivisi di campioni di tessuto sui quali i modelli di intelligenza artificiale potrebbero allenarsi, siamo solo all\u2019inizio.<\/p>\n
\u00abSenza diversi set di dati, i modelli di intelligenza artificiale lottano per identificare l\u2019ampia gamma di anomalie, che i patologi umani hanno imparato a interpretare. Ci\u00f2 include le malattie rare\u00bb, afferma Maximilian Alber, cofondatore e CTO di Aignostics, la societ\u00e0 di intelligenza artificiale che collabora con Mayo sul progetto Atlas.<\/p>\n
Il potenziale dell\u2019intelligenza artificiale su enormi set di dati \u00e8 enorme. \u00abMayo Clinic sta attivamente tracciando la nuova frontiera dell\u2019assistenza predittiva e personalizzata\u00bb, dice Jim Rogers, CEO di Mayo Clinic Digital Pathology, ma le grandi quantit\u00e0 di dati generate dai sistemi sanitari rimangono in gran parte negli archivi fisici, o sono inutilizzabili a causa di formati incoerenti e sistemi digitali incompatibili. <\/p>\n
Nel giugno scorso l\u2019amministratore delegato di Microsoft AI Mustafa Suleyman (cofondatore di Deep Mind) ha presentato i dettagli di un sistema di intelligenza artificiale che funzionerebbe meglio dei medici umani in diagnosi di salute complesse, creando un \u00abpercorso verso la superintelligenza medica\u00bb.<\/p>\n
L\u2019attuale sistema, abbinato al modello avanzato di intelligenza artificiale o3 di OpenAI, ha \u00abrisolto\u00bb pi\u00f9 di otto dei dieci casi di studio appositamente scelti per la sfida diagnostica. \u00ab\u00c8 abbastanza chiaro che siamo sulla strada giusta perch\u00e9 questi sistemi diventino quasi privi di errori nei prossimi cinque\u2013dieci anni. Sar\u00e0 un peso enorme tolto dalle spalle dei sistemi sanitari di tutto il mondo\u00bb, ha detto Suleyman. A onor del vero sia Mayo sia Microsoft dichiarano che il medico non verr\u00e0 sostituito ma dovr\u00e0 imparare a utilizzare tali strumenti.<\/p>\n
Un esempio virtuoso ci viene dall\u2019Inghilterra, che nel lontano 2006 lanci\u00f2 il progetto \u00abUK Biobank\u00bb, uno sforzo sostenuto dal governo inglese per costruire una base dati sulla salute di oltre centomila volontari che hanno acconsentito al monitoraggio a lungo termine dei loro registri sanitari. Una enorme mole di dati basati su una piattaforma digitale sul cloud, utilizzata da pi\u00f9 di ventunomila ricercatori in sessanta Paesi, che al momento ha generato pi\u00f9 di sedicimila pubblicazioni scientifiche.<\/p>\n
Sorprendentemente, il progresso di tutto ci\u00f2 non \u00e8 in primis una questione di costi. Il rapporto Going digital for non communicable diseases: the case for action, pubblicato congiuntamente dall\u2019Organizzazione Mondiale della Sanit\u00e0 e dall\u2019International Telecommunication Union (Itu), presentato nel settembre dello scorso anno durante l\u2019Assemblea Generale delle Nazioni Unite, mette in evidenza come spendere zero virgola ventiquattro dollari per paziente all\u2019anno nella digitalizzazione dei dati sanitari possa salvare pi\u00f9 di due milioni di vite da malattie non trasmissibili nel prossimo decennio.<\/p>\n
Al terzo posto \u2013 last but not least \u2013 la questione di quali parametri di riferimento siano pi\u00f9 importanti per un modello di intelligenza artificiale per individuare il cancro. Questione assai tecnica sulla quale mi limito a segnalare che i ricercatori dell\u2019Atlas hanno testato il loro modello nel difficile ambito dei benchmark molecolari.<\/p>\n
Nell\u2019interessante rapporto Scaling Integrated Digital Health, realizzato da Mit Technology Review Insights (sponsorizzato dalla casa farmaceutica Roche), pubblicato soltanto il mese scorso, si legge a firma di Corinne Dive-Reclus, responsabile della Roche Digital Diagnostics: \u00abQuesto approccio data-driven pu\u00f2 contribuire a migliorare l\u2019accuratezza diagnostica e a garantire che i piani di trattamento siano allineati alle pi\u00f9 recenti linee guida cliniche, con l\u2019obiettivo di migliorare i risultati per i pazienti e l\u2019aderenza alle pratiche basate sull\u2019evidenza\u00bb. Speriamo sia pi\u00f9 di una speranza.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Una domanda mi girava in testa da un po\u2019: ma con quello che oggi la tecnologia digitale e…\n","protected":false},"author":3,"featured_media":25328,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[172],"tags":[178,177,668,1537,90,89],"class_list":{"0":"post-25327","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-affari","8":"tag-affari","9":"tag-business","10":"tag-intelligenza-artificiale","11":"tag-it","12":"tag-italia","13":"tag-italy"},"share_on_mastodon":{"url":"","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25327","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=25327"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25327\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/25328"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=25327"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=25327"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=25327"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}