{"id":37658,"date":"2021-03-04T08:30:00","date_gmt":"2021-03-04T08:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hunimed.eu\/news\/guida-allintelligenza-artificiale-in-campo-medico\/"},"modified":"2021-03-04T08:30:00","modified_gmt":"2021-03-04T08:30:00","slug":"guida-allintelligenza-artificiale-in-campo-medico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hunimed.eu\/it\/news\/guida-allintelligenza-artificiale-in-campo-medico\/","title":{"rendered":"Guida all’Intelligenza Artificiale in campo medico"},"content":{"rendered":"

L‘Intelligenza Artificiale (IA)<\/strong> \u00e8 destinata ad automatizzare i compiti amministrativi e supportare il processo decisionale dei medici, concedendo loro pi\u00f9 tempo per le interazioni umane, una parte fondamentale in ambito medico. I potenti algoritmi utilizzati nei sistemi IA arriveranno, in ultimo, ad avere un ruolo preponderante nella professione medica.<\/p>\n

Nel 2019, il valore del mercato globale dell’IA \u00e8 stato stimato a 3,9 miliardi di dollari ed un crescente numero di investitori finanziari \u00e8 interessato a sostenerne la crescita. Le stime indicano un valore di 28 miliardi di dollari entro il 2025, ma c’\u00e8 cos\u00ec tanto battage pubblicitario attorno all’IA che talvolta \u00e8 difficile scindere le affermazioni corrette da quelle illusorie. Le aziende che possiedono una certa consapevolezza in ambito IA sono in grado di etichettare falsamente le loro soluzioni, creando pubblicit\u00e0 fallaci per gli investitori finanziari. L’Intelligenza Artificiale \u00e8 usata anche per attirare un pubblico maggiore, sovrastimando le capacit\u00e0 di una societ\u00e0. Questo rende quindi pi\u00f9 difficile per gli operatori sanitari distinguere tra i fatti veri e il sensazionalismo che li circonda.<\/p>\n

Sono gi\u00e0 disponibili alcune guide per i medici, ma molte di queste trattano l’argomento come banale o al contrario sono troppo approfondite e\/o specifiche rispetto ad un\u2019area di studio. \u00c8 necessaria una guida che sia chiara e concisa con informazioni rilevanti. Creare delle chiare linee guida e di supporto all\u2019utilizzo dell\u2019IA per i lavoratori \u00e8 importante affinch\u00e9 l\u2019IA sia sfruttata al pieno delle sue potenzialit\u00e0. Questa ipotesi \u00e8 stata discussa in un recente studio pubblicato su NPJ Digital Medicine, “A Short Guide for Medical Professionals in the Era of Artificial Intelligence” e condotto da Bertalan Mesk\u00f3, M.D.<\/p>\n

Semplificare il significato dell\u2019IA<\/strong><\/h3>\n

Nella sua forma pi\u00f9 semplice, l’IA imita le capacit\u00e0 intellettuali umane e le ripropone attraverso dalle macchine che esaminano algoritmi e liste di regole per risolvere problemi e migliorare l\u2019apprendimento.<\/p>\n

Nick Bostrom, un filosofo dell’Universit\u00e0 di Oxford, ha identificato una divisione dell’IA in tre livelli:<\/p>\n

    \n
  • Intelligenza artificiale ristretta (<\/em>Artificial Narrow Intelligence – ANI)
    \n<\/em><\/strong>Utilizza una grande quantit\u00e0 di dati, ed \u00e8 in grado di stabilire modelli che possono comprendere la voce o il testo, cos\u00ec come raggruppare le sfide e dividere le immagini in categorie. Il suo QI \u00e8 pari a zero ma \u00e8 in grado di creare algoritmi ad una velocit\u00e0 molto elevata e svolgere compiti definiti.<\/li>\n
  • Intelligenza Generale Artificiale (Artificial General Intelligence – AGI)
    \n<\/em><\/strong>Questo \u00e8 uno stadio che l’intelligenza artificiale non ha ancora raggiunto, ma indica la capacit\u00e0 di ricordare, argomentare, risolvere problemi e usare la logica.<\/li>\n
  • Superintelligenza artificiale (<\/em>Artificial SuperIntelligence – <\/em>ASI)
    \n<\/em><\/strong>Solamente in fase teorica, in questa fase l\u2019IA avr\u00e0 una capacit\u00e0 intellettuale al pari di un essere umano. Il raggiungimento di questa fase, che molti vedono come un rischio, avr\u00e0 pesanti conseguenze per tutta l’umanit\u00e0. Molte imprese sono titubanti di fronte a questa ipotesi, poich\u00e9 c\u2019\u00e0 il rischio che l\u2019umanit\u00e0 non possa comprendere la propria tecnologia. Questo ipotesi tuttavia appare molto fantascientifica.<\/li>\n<\/ul>\n

    Scienziati e medici si stanno interrogando sul ruolo ideale per l’IA. Sulla base della divisione descritta sopra, l\u2019utilizzo ideale dell\u2019IA \u00e8 stato identificato fra il livello di ANI e AGI, ma non al livello estremo di AGI.<\/p>\n

    Una nuova branca di studio nell\u2019ambito dell\u2019IA si concentra proprio sulle limitazioni della divisione di cui sopra e sulla necessit\u00e0 di identificare una nuova divisione. Tale branca sottolinea come avere solamente ANI come livello 1 sia riduttivo, poich\u00e9 l\u2019IA esiste in maniera ancora pi\u00f9 diffusa di quella identificata da ANI.<\/p>\n

    Segue una descrizione della tecnologia alla base dell\u2019IA e dei suoi potenziali utilizzi.<\/p>\n

    L’IA come studente, gli umani come maestri: le tecniche all’interno dell’IA.<\/strong><\/h3>\n

    L\u2019IA \u00e8 stato paragonata pi\u00f9 volte ad un bambino, anche se le sue abilit\u00e0 sono in continuo sviluppo. Cos\u00ec come i bambini imparano dagli adulti anche se non sono sempre seguiti direttamente, l\u2019IA agisce come uno studente che assorbe le informazioni fornite e si migliora continuamente.<\/p>\n

    Gli sviluppatori sono in grado di generare equazioni per l’apprendimento automatico, cos\u00ec la macchina non ha bisogno di essere sempre seguita direttamente. Finch\u00e9 ci sono molti dati, la macchina pu\u00f2 identificare e stabilire relazioni nei modelli ad una velocit\u00e0 molto elevata. Anche se naturalmente ce ne sono molte di pi\u00f9, di seguito sono elencate le 4 categorie principali di apprendimento automatico (Machine Learning \u2013 ML)<\/em>. L\u2019ultimo, l\u2019apprendimento profondo (Deep Learning – DL),<\/em> \u00e8 il pi\u00f9 rilevante per i medici.<\/p>\n

      \n
    1. Apprendimento supervisionato<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

      Quest\u2019 area funziona esattamente come farebbe un bambino in una classe. Quando i dati sono chiari a sufficienza, la macchina pu\u00f2 comprendere pienamente i requisiti. In ambito medico, l\u2019apprendimento supervisionato pu\u00f2 essere utilizzato nel caso in cui, dati due gruppi A e B, essi abbiano due serie diverse di storia medica. Il Gruppo A ha diagnosi identificate attraverso informazioni sulla storia familiare e sulle cartelle cliniche. Il gruppo B ha informazioni sulla storia familiare e sulle cartelle cliniche, ma nessuna diagnosi ancora identificata. L’apprendimento supervisionato consente al gruppo B di fare una diagnosi rivedendo e analizzando i dati e le equazioni che provengono dal gruppo A. Al momento, questo \u00e8 il metodo pi\u00f9 comunemente utilizzato.<\/p>\n

        \n
      1. Apprendimento non supervisionato<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

        Questo metodo di apprendimento \u00e8 meno guidato e pi\u00f9 individuale, senza la guida di un formato di classe. \u00c9 il bambino che alla fine sceglie il risultato. Vengono fornite grandi quantit\u00e0 di dati, ma \u00e8 la macchina che forma le equazioni senza alcun tipo di supporto. La macchina pu\u00f2 arrivare a formulare equazioni cui gli umani non hanno mai pensato. In questi casi gli algoritmi formulati non rappresentano solo un mero divertimento ma vengono presi in considerazione per il paziente o per la sperimentazione di farmaci.<\/p>\n

          \n
        1. Apprendimento con rinforzo<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

          Questo \u00e8 il passo successivo all’apprendimento non supervisionato, dove al \u201cbambino\u201d, davanti ad un compito, viene permesso di compiere le proprie scelte per ottenere un risultato. Diversamente dall’apprendimento non supervisionato, tuttavia, questo richiede di nuovo l’input di un insegnante. La macchina compie azioni e prende decisioni ma gli scienziati dell’IA possono influenzare leggermente il corso dell’azione in base alla migliore azione identificata. Nell’ambito dell\u2019assistenza sanitaria, questo metodo non \u00e8 ancora ampiamente utilizzato, poich\u00e9 un numero elevato degli algoritmi utilizzati non pu\u00f2 essere testato sui pazienti.<\/p>\n

            \n
          1. Apprendimento approfondito (Deep learning – DL)<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

            Questa area di apprendimento \u00e8 diversa e molto pi\u00f9 avanzata delle altre forme precedentemente descritte e si basa sulle reti neurali artificiali (ANN), una replica del cervello umano. La struttura ANN pu\u00f2 avere molti strati, e pi\u00f9 strati ha, pi\u00f9 progetti dettagliati e complessi pu\u00f2 portare avanti. In ambito medico questo metodo pu\u00f2 essere utilizzato per raggruppare diagnosi; un’equazione DL \u00e8 in grado di raggruppare, per esempio, “Diabete di tipo 1” accanto all’abbreviazione “T1D” poich\u00e9 pu\u00f2 identificare le somiglianze dai dati forniti. L’intervento umano non \u00e8 necessario per fare questo. Altri metodi di ML hanno invece bisogno dell’intervento umano per identificare la relazione tra “Type 1 Diabetes” e “T1D”.<\/p>\n

            Sensazionalismo mediatico vs. fatti concreti <\/strong><\/h3>\n

            Quanto descritto sopra rappresenta una breve descrizione generale dell\u2019IA per fornire le conoscenze base necessarie per comprendere meglio ci\u00f2 che leggiamo a riguardo. Ci sono infatti sempre pi\u00f9 articoli che trattano il tema della tecnologia, i suoi usi e le sue capacit\u00e0.<\/p>\n

            Naturalmente, il tema verr\u00e0 trattato in moltissimo modi diversi, talvolta esagerando le potenzialit\u00e0 della tecnologia e creando falsi miti attorno ad essa. \u00c8 importante dunque assicurarsi di considerare i seguenti aspetti quando ci si informa sull’IA.<\/p>\n

              \n
            1. Dati, dati, dati<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

              Assicuratevi di leggere la Metodologia in ogni studio o recensione presentata. Tramite la Metodologia potete vedere il tipo di dati utilizzati per supportare l’algoritmo. \u00c8 necessaria una grande quantit\u00e0 di dati affinch\u00e9 l’algoritmo sia affinato al meglio delle sue capacit\u00e0. Le collaborazioni tra istituzioni sanitarie e medici permettono di utilizzare un’enorme quantit\u00e0 di dati. Tuttavia, al fine di aumentare la dimensione del set di dati utilizzati, possono essere talvolta utilizzati trucchi come la rotazione delle immagini, una scorciatoia che non migliora la qualit\u00e0 dei dati.<\/p>\n

                \n
              1. Problemi clinici da risolvere con soluzioni cliniche<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

                L\u2019utilizzo dei dati identificati deve essere considerato attentamente e i dati devono poter essere utilizzati facilmente. L’IA pu\u00f2 esaminare i dati molto rapidamente, tuttavia il modo in cui tali dati vengono utilizzati e adottati all’interno dei vari ambiti varia. L’implementazione deve essere chiara, e i risultati pure. Essi devono infatti aderire a determinati protocolli clinici e se questo non \u00e8 il caso, l’IA rischia di operare in modo disfunzionale e intralciare il lavoro dei professionisti a contatto con pazienti. L’IA richiede una visione molto ampia dei dati, non dati predefiniti. I dati devono dunque essere “reali” per essere utilizzati in maniera efficace nella vita reale.<\/p>\n

                  \n
                1. Capire l’IA<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

                  \u00c8 importante capire quale metodo di ML o DL viene utilizzato nell’IA in esame. Il metodo deve essere chiaro e devono essere forniti dettagli a riguardo. In molti utilizzano l’IA a sproposito, per questo una buona dose di scetticismo \u00e8 importante quando si lavora con gli sviluppatori di IA.<\/p>\n

                  Come detto in precedenza, quando leggete di “intelligenza artificiale” assicuratevi di considerare se la metodologia \u00e8 stata discussa a sufficienza, in quanto questo aiuter\u00e0 a valutare la qualit\u00e0 dell\u2019articolo in esame.<\/p>\n

                    \n
                  1. Tenersi aggiornati<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

                    Ci sono innumerevoli articoli e guide sul tema dell’IA tra cui scegliere. Consigliamo un recente studio del Dr. Bertalan Mesk\u00f3 e Marton Gorog per un quadro chiaro degli ultimi sviluppi in materia. \u00c8 importante tenersi aggiornati sugli ultimi utilizzi dell\u2019IA come per la gestione della pandemia di Covid-19, per i progressi nelle protesi e per altri sviluppi in campo medico.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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