Quante volte magari nella vita ti è capitato di sentirti dire che un esame medico è da ripetere di nuovo perché poco approfondito? È possibile ipotizzare che in futuro questa cosa non accadrà grazie all’uso dell’Intelligenza Artificiale, con cui si potranno interpretare i dati ricevuti con macchinari diversi in modo ottimale e affidabile, personalizzando la diagnosi. Luigi Badano, professore ordinario di malattie dell’apparato cardiovascolare dell’Università di Milano Bicocca e direttore del centro di diagnostica cardiovascolare integrata presso l’Istituto Auxologico Italiano di Milano, ritiene che l’Intelligenza Artificiale ci permetterà di migliorare la qualità degli esami sia mentre li eseguiamo che nel ricevere il responso, e avremo così ottimizzato i tempi e i mezzi economici per il Sistema sanitario.
I vantaggi delle tecniche dell’intelligenza artificiale
Ciò che ci si aspetta dall’Intelligenza Artificiale (IA) è che dia un sostegno concreto allo specialista nel momento in cui deve prelevare dati e immagini in modo preciso e corretto. L’ecocardiografia, ad esempio, è molto utilizzata in campo cardiologico, funziona a ultrasuoni ed è molto importante che chi lo esegue è esperto sia nel prendere l’immagine che nell’interpretarle. Badano, infatti, dice che “L’IA è in grado di guidare lo specialista durante l’esecuzione dell’esame, segnalandogli ad esempio se l’immagine che sta acquisendo non è corretta o invitandolo a cambiare la direzione della sonda ecografica. Segnala, inoltre, in modo rapido i casi in cui riscontra una patologia cardiaca sottostante, distinguendoli da quelli normali. La possibilità di dare la precedenza a chi ha bisogno della nostra attenzione, e soprattutto in tempi molto più rapidi di quelli fattibili dal medico, è a tutto vantaggio del paziente”. Aggiunge, inoltre, che “Anche il più esperto dei cardiologi/radiologi non sfrutta più dell’1-2 per cento del contenuto diagnostico degli esami fatti. Per limiti della mente e dell’occhio umano nell’interpretare le immagini (sfumature delle illuminazioni, dimensioni dei pixel o unità di misura delle immagini, modo con cui le immagini cambiano tra pazienti). Ma il contenuto potenzialmente diagnostico di queste immagini è enorme”. In questo caso l’Intelligenza Artificiale andrebbe a migliorare la precisione e la velocità di presa immagini e di refertazione e questo discorso può essere applicato anche alla Tac coronarica e la RMN, cioè alla risonanza magnetica. Ciò a cui si sta cercando di arrivare è di inserire i dati rilevati con altri che arrivano dalla storia del paziente in modo da avere maggiori informazioni per la prognosi. Badano, infatti, pensa che “Potremo avere per esempio questo scenario: due pazienti con la stessa entità di stenosi valvolare, il primo che in cinque anni ha il 70 per cento di possibilità di progredire clinicamente, e quindi va tenuto sotto controllo; il secondo, con solo il 20 per cento, è invece un paziente in cui i controlli possono essere diradati. Tutto ciò si traduce in un risparmio di tempo e miglior servizio perché il malato ha un trattamento personalizzato. Le tecniche di IA un domani ci potrebbero guidare anche nella diagnosi delle malattie cardiache rare”.