Rassegne stampa
L’algoritmo diventa assistente al triage per diagnosi precise
Su ‘’L’Avvenire’’, il prof Paolo Benanti che dell’intelligenza artificiale conosce molti aspetti esprime il proprio parere
25-03-2025 - La medicina di laboratorio, cioè di quella parte della medicina conosciuta anche come patologia clinica che si occupa di studiare campioni biologici di sangue, urine, secrezioni o altri liquidi mediante molteplici indagini di laboratorio, è prossima a una significativa trasformazione guidata dall'intelligenza artificiale (IA). Oggi la patologia, nella prassi clinica, deve affrontare notevoli carichi di lavoro e i sistemi di IA hanno dimostrato velocità e accuratezza nell'individuare le cellule maligne, riducendo significativamente i tempi di analisi in laboratorio.
In un recente studio, l'utilizzo di un flusso di lavoro assistito dall'intelligenza artificiale ha ridotto di oltre la metà il tempo impiegato per ogni vetrino, aumentando i tassi di individuazione di varie forme tumorali.
Questo dovrebbe nel tempo ridurre i casi di mancata diagnosi, abbassare i costi e ampliare l'accesso a servizi di patologia di alta qualità in più parti del mondo.
In specialità diagnostiche che dipendono dall'interpretazione delle immagini l'IA già eguaglia o supera le prestazioni umane in compiti chiave. La rivoluzione dell'IA promette cure più rapide, accurate e accessibili per i pazienti.
Ad esempio, negli Stati Uniti la radiologia utilizza molti degli oltre 700 algoritmi di IA autorizzati dalla Fda per supportare i medici. Come i patologi, anche i radiologi interpretano molte immagini e devono gestire la stanchezza, i crescenti carichi di lavoro e il rischio di errori.
Anche la dermatologia è influenzata dalle capacità di riconoscimento delle immagini dell'IA. Gli algoritmi di deep learning identificano il melanoma o altri tumori della pelle da fotografie di lesioni sospette con una precisione superiore rispetto a molti dermatologi.
L'oftalmologia registra progressi simili.
Oltre a questi settori in cui la diagnosi è basata sulla capacità visiva dell’operatore, l'assistenza di base e la medicina interna potrebbero cambiare significativamente. I modelli linguistici di grandi dimensioni (Llm) come ChatGpt analizzano la storia del paziente, i sintomi e i dati di laboratorio per suggerire possibili diagnosi o livelli di triage.
Questi sistemi potrebbero fungere da “assistenti” di triage, aiutando i medici a cogliere segnali di allarme sottili o a identificare i pazienti che necessitano di cure urgenti.
Nel frattempo, le app rivolte ai consumatori si stanno evolvendo in robusti strumenti di controllo dei sintomi che guidano i pazienti a scegliere se rivolgersi immediatamente a un medico o provare prima rimedi casalinghi.
In futuro dispositivi domestici intelligenti, come bilance, bracciali per la pressione sanguigna e kit con fotocamera, al rilevamento di una deviazione significativa potrebbero indirizzare il paziente a contattare un operatore sanitario, favorendo la prevenzione proattiva anziché il trattamento reattivo quando le patologie si mostrano con sintomi molto più evidenti.
La vera rivoluzione però, ragionando anche in un’ottica algoretica, sarà integrare questi sistemi eterogenei per ottenere un approccio sanitario veramente olistico.
Solo quando i sistemi digitalizzati saranno interoperabili l'intelligenza artificiale potrà interrogare il profilo sanitario completo di un paziente.
A chi scrive piace immaginare un futuro in cui tutta la branca della patologia, inclusa la medicina di laboratorio, siano centrali in questa rete, con l'IA che agisce come collante per specialità precedentemente separate: non un mero cambio di strumento ma una vera e propria trasformazione dei processi.
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