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L’Intelligenza Artificiale (quella vera) ci salva la vita

Pubblicato il 12 Mag 2023

Massimo Mattone
Massimo Mattone

Direttore Responsabile HEALTHTECH360.it

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A furia di parlare di (e “litigare” su) ChatGPT e le sue meravigliose (inutili? rischiose?) prestazioni, stiamo rischiando di offuscare il reale valore dell’Intelligenza Artificiale.

Quella vera. Quella che, già oggi, offre soluzioni concrete. E che può salvarci la vita.

“Occorre riportare il dibattito sui binari razionali della Scienza”.
Ne parlavo di recente qui, sottolineando come il clamore mediatico suscitato dalle performance di ChatGPT & Co. rischi di allontanarci da un confronto serio e scientifico.

Un rischio che, purtroppo, continua.

Alimentato in questi giorni, ad esempio, dalla volontà di provare a portare il Prof. ChatGPT nelle aule universitarie per tenere corsi agli studenti.
Una provocazione, d’accordo. Ma, intanto, se ne parla. Si parla di questo.
E non del fatto che l’Intelligenza Artificiale, OGGI, non domani, può salvarci la vita.
Ad esempio, aiutandoci a battere il cancro.

Provate a chiedere in giro in quanti conoscono queste paroline: ChatGPT, Sybil, Sphinks.
Della prima se ne parla ormai anche nei bar, magari assieme allo scudetto del Napoli.

Sybil e Sphinks? Alieni.
Eppure, si tratta di algoritmi di Intelligenza Artificiale creati dagli scienziati per salvarci la vita, per aiutare l’essere umano a vincere i tumori.
Non chiacchiere da bar dello sport, ma strumenti e modelli dell’AI rispetto ai quali i ricercatori hanno già dimostrato la validità scientifica.

Sybil, ad esempio, a partire dall’immagine di una TAC, è in grado di prevedere il rischio che una persona sviluppi un cancro ai polmoni entro 6 anni: un enorme passo in avanti nella diagnosi precoce di questa terribile malattia.

Il tumore del polmone – con quasi 1,8 milioni di morti in tutto il mondo nel 2020 – “è il killer numero 1 tra tutti i tumori perché è relativamente comune e difficile da trattare, soprattutto una volta raggiunto uno stadio avanzato – afferma Florian Fintelmann, radiologo interventista toracico dell’MGCC (Mass General Cancer Center) e coautore di Sybil, il modello di deep learning presentato sul Journal of Clinical Oncology da scienziati e ricercatori dell’MGCC in collaborazione con il MIT (Massachusetts Institute of Technology) e il CGMH (Chang Gung Memorial Hospital) -.

È importante sapere – sottolinea  Fintelmann – che se il cancro ai polmoni si rileva precocemente, l’esito a lungo termine è significativamente migliore. Il tasso di sopravvivenza a 5 anni è vicino al 70%, mentre se lo si rileva quando è avanzato, è al di sotto del 10%”.

E Sybil fa il suo lavoro semplicemente a partire dall’immagine di una TAC, senza analizzare i dati clinici del paziente o avvalersi dell’assistenza di un radiologo.


Deep Learning Based Predictor of Future Lung Cancer Risk

Deep Learning Based Predictor of Future Lung Cancer Risk

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Sybil può prevedere con precisione il rischio futuro di tumore ai polmoni dalla scansione di una TAC (fonte: Asco)

Jeremy Wohlwend – Ingegnere informatico del MIT, ricercatore e coautore dello sviluppo del modello di AI –  si è detto sorpreso delle performance ottenute da Sybil nonostante l’assenza di qualsiasi cancro visibile: “Abbiamo scoperto che, mentre noi – come esseri umaninon riuscivamo a vedere esattamente dove fosse il cancro, il modello riusciva ad averne una capacità predittiva”.

È questa l’Intelligenza Artificiale di cui ci piacerebbe sentir parlare di più.
Quella capace di sorprendere non perché fa le sintesi a pappagallo di ciò che scriviamo noi altrove, ma perché ci dà una mano concreta, reale, utile, perfino salvavita, per arrivare lì dove noi, da soli, non riusciamo ad arrivare.
Un’Intelligenza Artificiale, amica e alleata, che può arrivare addirittura a salvarci la vita se solo sappiamo concentrare gli sforzi nel direzionarla nel verso giusto, magari smettendo, una volta per tutte, di considerarla il “mostro” che, ineluttabilmente, un giorno ci sostituirà finendo per sottometterci.

Un’AI capace di sorprenderci per la sua potenza e meravigliosa bellezza proprio come ha sorpreso Jeremy, il giovanissimo ricercatore del MIT (l’ultimo in basso a destra nella foto qui sotto) che – assieme ai suoi colleghi – ha sviluppato Sybil – l’algoritmo che potrebbe aiutare a salvare la vita di milioni di persone e che il ragazzo ha contribuito a ideare senza inutili pregiudizi, ma semplicemente sporcandosi le mani in un laboratorio di ricerca (e non al bar dello sport) per misurarne scientificamente risultati e prospettive concrete di applicazione per il bene della collettività.

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I ricercatori del MIT e dell’ MGH davanti a uno scanner CT, presso l’MGH, dove sono stati generati alcuni dei dati di convalida di Sybil. Da sinistra a destra: Regina Barzilay, Lecia Sequist, Florian Fintelmann, Ignacio Fuentes, Peter Mikhael, Stefan Ringer e Jeremy Wohlwend (fonte: MIT; foto: Guy Zylberberg)

Sybil non è certo l’unico esempio di algoritmo di AI potenzialmente salvavita.

È opera di un team internazionale coordinato da scienziati italiani che vivono in Usa, infatti, un altro algoritmo di AI (Sphinks) che promette di dare una mano importante nella lotta ai tumori.

L’idea di Antonio Iavarone e Anna Lasorella – i ricercatori italiani del Sylvester Comprehensive Cancer Center dell’Università di Miami che hanno diretto e coordinato il lavoro su Sphinks e supervisionato l’articolo pubblicato su Nature Cancer – è stata sfruttare l’AI – in particolare, il machine learning – per scovare i tumori e, analizzandone l’enorme mole di dati che è possibile generare per ciascuno di essi – riuscire a creare terapie anticancro personalizzate (e, quindi, più efficaci) per ogni paziente.

Un grande passo, dunque, verso la Medicina di precisione.

E non si tratta solo di studi, ricerche, prospettive, speranze per il futuro.
L’Intelligenza Artificiale, in alcuni ospedali, è già concretamente all’opera, con strumenti e dispositivi ad hoc a disposizione di tutti i cittadini e pazienti, per provare a dare la caccia ai tumori e salvarci la vita.

Anche qui da noi, in Italia.

È il caso, ad esempio, del dispositivo basato sull’AI utilizzato all’IRCCS Policlinico di Sant’Orsola per supportare le attività di diagnosi precoce dei noduli ai polmoni.
Il sistema – si legge in una nota del Sant’Orsola – funziona incrociando in tempo reale i dati della TAC e le immagini della radiologia fluoroscopica. Con queste informazioni, il Body Vision Lung System® ricostruisce un’immagine tridimensionale della realtà che non sarebbe possibile visualizzare altrimenti. Riproduce fedelmente una broncoscopia e indirizza i medici che la utilizzano, come un piccolo e sofisticato “navigatore” intelligente, così da arrivare in posti dove non sarebbe stato possibile arrivare con la normale navigazione e scovare precocemente anche le tracce meno visibili di noduli polmonari periferici. Questi sarebbero, infatti, difficilmente evidenziabili con gli attuali dispositivi disponibili, anche i più recenti.

Ed è ancora frutto di una recente ricerca italiana un’altra applicazione dell’Intelligenza Artificiale alla diagnostica medica, in questo caso finalizzata a minimizzare i rischi del paziente ottimizzando i livelli di radiazioni somministrati durante la TAC.

Un gruppo di ricercatori, fisici, medici e radiologi del Dipartimento di Fisica e Astronomia dell’Università di Firenze, dell’Azienda ospedaliero-universitaria Careggi e dell’Azienda Usl Toscana centro, guidato dalla dott.ssa Sandra Doria dell’Istituto di chimica dei composti organo metallici del Consiglio nazionale delle ricerche di Firenze (Cnr-Iccom) – si legge al proposito in una nota del CNR – è riuscito ad automatizzare il processo di valutazione della qualità d’immagine negli esami di tomografia computerizzata (Tc) utilizzando l’Intelligenza Artificiale allo scopo di ridurre le radiazioni al paziente.
Al progetto, la cui modalità è stata descritta in uno studio pubblicato sul Journal of Medical Imaging (JMI), hanno collaborato anche l’Istituto Superiore di Sanità e la Fondazione Bruno Kessler di Trento, utilizzando le risorse computazionali messe a disposizione da Uniser Pistoia.

Tutti esempi, quelli appena visti, dell’Intelligenza Artificiale che ci piace di più.
Quella di cui forse si parla meno nei bar e i cui successi sono meno discussi e celebrati.
Quella più al centro delle nostre vite.
Ma no, non per prenderne il controllo. Semplicemente, per provare a migliorarle.
E, perché no, a volte anche a salvarle.

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