Da alcune settimane Maria avverte un malessere con sintomi che non riesce a spiegare e, dopo diverse ricerche, decide di consultare il suo medico. Ma questa volta la visita non sarà come le altre. Ad accoglierla, all’ingresso dello studio, trova un assistente virtuale.

“Buongiorno, Maria,” dice l’assistente virtuale con voce rassicurante. “Sono qui per aiutarti. Vuoi descrivermi i tuoi sintomi?”

Maria inizia a parlare dei suoi recenti problemi di salute: stanchezza cronica, sete insaziabile e frequenti episodi di vista offuscata. Mentre parla, ChatGPT di OpenAI, grazie alle sue avanzate capacità di elaborazione del linguaggio naturale, entra in conversazione con lei per raccogliere informazioni.

Tutti i dati raccolti da ChatGPT vengono immediatamente inviati a Gemini Advanced, il sistema di intelligenza artificiale di Google, specializzato nell’analisi dei dati complessi. Gemini Advanced analizza i sintomi riportati, confrontandoli con migliaia di casi simili e con la letteratura medica recente. Dopo pochi minuti, il sistema elabora un’analisi dettagliata, con un potenziale piano di diagnosi e di accertamenti clinici consigliabili. Tutte le informazioni diventano in pochi istanti disponibili per il medico consentendogli di avere un quadro conoscitivo da cui partire.

Quando Maria entra nello studio del dottor Rossi, lo trova pronto ad accoglierla con ulteriori domande anamnestiche e un esame obiettivo finalizzato. Grazie a Co-pilot di Microsoft, integrato con i suoi strumenti di lavoro, il dottor Rossi ha già un quadro chiaro della situazione di Maria, da valutare per formulare la corretta diagnosi e terapia. La tecnologia ha raccolto e sintetizzato tutte le informazioni pertinenti, permettendogli di concentrarsi su ciò che conta di più: la relazione di cura con la paziente.

Maria si sente ascoltata e supportata. Accoglie le indicazioni del medico e può entrare a far parte di un piano di salute personalizzato e multidisciplinare, con visite e controlli periodici programmati, al fine di monitorare il suo stato e seguire le terapie più adeguate per lei.

Questo scenario, seppur romanzato, illustra come l’intelligenza artificiale e i modelli linguistici generativi come ChatGPT di OpenAI, Gemini Advanced di Google o Co-pilot di Microsoft possano trasformare l’interazione tra medici e pazienti, con diagnosi data-driven e un’assistenza sanitaria più accessibile, personalizzata ed efficiente¹.

Sono strumenti che non pensano, non ragionano e non capiscono (agenti senza intelligenza), ma grazie alla grossa mole di dati digitali disponibili e alla velocità e capacità di calcolo, possono processare informazioni, apprendere e produrre nuovi contenuti².

L’elaborazione di dati complessi, infatti, può supportare il processo decisionale medico attraverso l’analisi predittiva e l’interpretazione dei dati clinici. Ad esempio, si possono analizzare i dati delle cartelle cliniche per identificare pazienti a rischio di malattie cardiache, permettendo interventi tempestivi e personalizzati.

L’AI può dunque supportare i processi diagnostici fornendo e analizzando informazioni mediche alla luce della letteratura scientifica internazionale, migliorando l’accuratezza delle diagnosi e riducendo il tempo necessario per identificare le condizioni di salute. Inoltre, può aggregare dati clinici e ricerche mediche per offrire raccomandazioni di trattamento personalizzate.

Nella salute mentale, ad esempio, agenti conversazionali come Chatbot, sono stati utilizzati per fornire terapia cognitivo-comportamentale (CBT) a persone con sintomi di ansia e depressione³.

Un ruolo centrale può essere rivestito dall’AI nella ricerca medica, in campi come la genomica, la scoperta di farmaci e l’epidemiologia. Utilizzando il deep learning per analizzare sequenze genetiche, l’AI può aiutare a identificare mutazioni e sviluppare trattamenti personalizzati.

Tutto questo senza mai dimenticare la supervisione e il giudizio umano: l’intervento del medico rimane fondamentale per garantire l’accuratezza della diagnosi e l’applicabilità delle raccomandazioni. E senza mai compromettere la riservatezza e la fiducia del paziente. La protezione dei dati e delle informazioni sensibili dei pazienti è fondamentale. Tecniche di anonimizzazione e minimizzazione dei dati sono cruciali per garantire la privacy e la sicurezza. Inoltre, è essenziale sviluppare algoritmi privi di bias per garantire un trattamento equo per tutti i pazienti. La trasparenza e l’equità devono essere al centro dello sviluppo dell’AI.

In tale contesto, regolamenti come lo European Health Data Space o l’AI Act giocano un ruolo chiave nel plasmare il futuro della cura e dell’assistenza sanitaria. Ma di questo ne parleremo nei prossimi articoli.

Note

1 (Alhur A. Redefining Healthcare With Artificial Intelligence (AI): The Contributions of ChatGPT, Gemini, and Co-pilot. Cureus. 2024 Apr 7;16(4):e57795. doi: 10.7759/cureus.57795. PMID: 38721180; PMCID: PMC11077095)

2 (Floridi, L. AI come agenzia senza intelligenza: su ChatGPT, modelli linguistici di grandi dimensioni e altri modelli generativi. Filos. Tecnologia. 36, 15 (2023). https://doi.org/10.1007/s13347-023-00621-y)

3 (Mitsea E, Drigas A, Skianis C. Digitally Assisted Mindfulness in Training Self-Regulation Skills for Sustainable Mental Health: A Systematic Review. Behav Sci (Basel). 2023 Dec 10;13(12):1008. doi: 10.3390/bs13121008. PMID: 38131865; PMCID: PMC10740653)