Diagnosi migliori grazie alla IA a supporto del medico: spunti dalla Giornata Mondiale della Salute

In occasione della Giornata Mondiale della Salute, che ricorre il prossimo 7 aprile, si è invitati a riflettere sull’importanza di promuovere stili di vita sani e prevenire le malattie. Ma al centro di queste riflessioni, vi è un elemento cruciale, troppo spesso trascurato: una corretta diagnosi. Da uno studio recentemente pubblicato sul British Medical Journal emerge infatti un dato rilevante: ogni anno, gli errori diagnostici sono responsabili della disabilità permanente o della morte di circa 800.000 americani.

Un altro studio condotto su quasi 2.500 cartelle cliniche e pubblicato sulla rivista scientifica JAMA Internal Medicine ha rilevato una mancata diagnosi o ritardata diagnosi nel 23% dei casi, mentre il 17% di questi errori hanno causato danni temporanei o permanenti ai pazienti. In questo caso i problemi principali nel processo diagnostico, che hanno avuto un impatto significativo sugli errori e potrebbero essere obiettivi prioritari per migliorare l’accuratezza, includono errori nei test diagnostici e nella valutazione clinica.

La diagnosi con l’intelligenza artificiale

Le nuove tecnologie, e in particolare l’intelligenza artificiale (IA), stanno offrendo soluzioni promettenti per migliorare notevolmente l’accuratezza diagnostica.

In una lettera di ricerca pubblicata nei giorni scorsi su JAMA Internal Medicine, i clinici del Beth Israel Deaconess Medical Center hanno confrontato le capacità di ragionamento clinico di un Large Language Model (LLM) con le prestazioni umane, utilizzando standard sviluppati per valutare i medici.

I risultati sono davvero interessanti: confrontando le performance di 20 medici internisti esperti, con circa 9 anni d’esperienza clinica alle spalle, con quelle del Large Language Model, quest’ultimo si è rivelato essere quasi due volte più accurato dei medici nella diagnosi. Il dato, forse ancora più interessante e utile, è che le performance dei clinici hanno mostrato un netto miglioramento quando l’intelligenza Artificiale, tramite un LLM, è stata utilizzata nel processo diagnostico.

Questo non vuol dire che l’IA debba essere vista come uno strumento che va a sostituire le competenze umane, ma piuttosto le integra”, afferma Marzio Ghezzi, CEO di Mia-Care, azienda specializzata nella creazione di piattaforme cloud-native e applicazioni digitali nell’ambito del digital health.

Oltre la diagnosi: il concetto di Digital Human Twin

L’avanzamento tecnologico nel settore della sanità digitale ha introdotto il concetto del Digital Human Twin (gemello digitale), che promette di trasformare radicalmente l’approccio alla diagnosi e alla prevenzione delle malattie. Grazie all’analisi di vasti set di dati provenienti da varie fonti, quali cartelle cliniche digitali e database di strutture sanitarie, l’intelligenza artificiale è ora in grado di identificare tendenze e modelli utili ai medici.

Questo strumento tecnologico facilita l’integrazione dell’intera storia clinica dei pazienti in una unica piattaforma digitale, migliorando la condivisione di dati tra professionisti e contribuendo alla ricerca del trattamento più efficace per patologie simili.

In Italia Centro Diagnostico Italiano (CDI) ha già realizzato un esemplare progetto di Gemello Digitale.  “Il nostro Digital Human Twin, abilitato grazie alla tecnologia di Mia-Care, raccoglie e mette in comunicazione tra loro tutte le informazioni disponibili all’interno del CDI, con un’integrazione totale di dati anche molto diversi tra loro come tabelle di numeri, immagini, video, tracciati e referti testuali”, afferma Alessandro Maiocchi, Innovation Hub Director di Centro Diagnostico Italiano e Bracco.

Nonostante i benefici evidenti, l’implementazione dell’IA nel settore sanitario solleva questioni etiche, soprattutto riguardo la sicurezza dei dati personali. L’addestramento dell’IA richiede infatti un’enorme quantità di dati, che possono essere soggetti a bias o contenere informazioni sensibili. Qui entrano in gioco i dati sintetici, una soluzione innovativa che pur replicando le caratteristiche dei dati reali, non includono informazioni personali, assicurando così la privacy degli individui.

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