Salute: 3 settori chiave che l’IA trasformerà

L’intelligenza artificiale è un argomento ricorrente nei media. L’IA cambierà le regole del gioco e tutti i settori finiranno per essere coinvolti. Ma che dire della salute? L’innovazione in sanità è sempre un tema delicato, soprattutto quando comporta un ruolo crescente delle macchine. Da Alcimed, ci siamo concentrati su 3 settori della salute che stanno venendo trasformati dall’IA.

1. L’IA per un processo ottimizzato di sviluppo dei farmaci

Quando la ricerca di farmaci segue il processo tradizionale, sono necessari almeno 10 anni e circa 2,5 miliardi di dollari per passare dalla progettazione alla commercializzazione. Lo sviluppo di farmaci è infatti una sfida cruciale per le aziende farmaceutiche: ci vuole molto tempo, denaro e risorse per portare un nuovo farmaco sul mercato. Tuttavia, a causa della forte concorrenza tra le aziende farmaceutiche, tutte investono risorse considerevoli per ottenere un vantaggio da pioniere. L’intelligenza artificiale interviene in diverse fasi del processo di sviluppo e può alleviare alcune difficoltà. L’IA aiuta in particolare con:

L’identificazione di obiettivi e molecole adatte da basi di dati

• I software di progettazione di farmaci sono addestrati per individuare le caratteristiche e i meccanismi d’azione di molecole conosciute e possono quindi creare nuove molecole da zero, soddisfacendo le esigenze richieste.

Le modifiche chimiche delle molecole

La grande potenza di calcolo consente alle macchine di considerare più combinazioni contemporaneamente. L’IA conduce gli stessi esperimenti che un ricercatore condurrebbe, ma grazie alla simulazione informatica, risparmia molto tempo al ricercatore, permettendogli di concentrarsi su compiti più complessi.

L’identificazione dei migliori candidati per prove cliniche

L’IA può analizzare enormi quantità di dati in pochi secondi, selezionando con grande rigore i candidati con le caratteristiche che corrispondono meglio alla prova clinica.

Questi casi d’uso non provengono da un film futuristico, ma sono già in atto! Il primo farmaco progettato da un’IA è entrato nella fase I di sperimentazione clinica all’inizio del 2020. È il risultato di una joint venture tra la giapponese Sumitomo Dainippon Pharma e la britannica Exscientia. La molecola DSP-1181 agisce come un agonista completo dell’attività potenziale del recettore della serotonina 5-HT1 ed è destinata al trattamento dei disturbi ossessivo-compulsivi. Di solito ci vogliono 5 anni affinché un nuovo farmaco entri in sperimentazione clinica. L’IA ha ridotto questo periodo a 12 mesi.

Questo farmaco è il primo di una lunga serie. Secondo gli esperti, l’automazione è il futuro. Passeremo da una ricerca ottimizzata dei farmaci, dove tutte le decisioni vengono comunque prese dal ricercatore, a una progettazione automatizzata dei farmaci, dove la macchina deciderà da sola la prossima combinazione da creare.

2. L’IA in sanità: l’alleato del medico per la diagnosi

L’analisi di numerose immagini mediche è lunga e laboriosa per i patologi e i radiologi, il cui tempo e expertise potrebbero essere utilizzati altrove. Inoltre, l’IA rende la diagnosi più economica e accessibile in tutto il mondo. L’IA in sanità è particolarmente efficace quando i dati che il medico esamina sono già digitalizzati. Questo è il caso delle seguenti immagini:

• Scanner
• Elettrocardiogramma
• Risonanza magnetica
• Radiografia
• Immagini degli occhi e della pelle

Con l’addestramento, l’IA può proporre una diagnosi di cancro al polmone o ictus in una frazione di secondo esaminando una radiografia, oppure mettere in evidenza indicatori di retinopatia diabetica basati su immagini oculari. L’obiettivo non è che l’IA stabilisca diagnosi da sola, ma piuttosto attirare l’attenzione del medico su ciò che è stato rilevato, permettendo così all’esperto di concentrarsi sull’interpretazione di questi segnali. Le aziende che offrono soluzioni diagnostiche potrebbero quindi integrare l’IA nei loro prodotti e arricchire la loro offerta.

Alcune IA di analisi delle immagini hanno già dimostrato la loro efficacia, a volte superando anche gli esseri umani. Mammoscreen, un prodotto sviluppato dalla start-up francese Therapixel, analizza mammografie e riesce a rilevare eventuali calcificazioni e masse, valutando se siano benigne o maligne. Due anni fa, la start-up affermava di rilevare il 75% dei tumori al seno, mentre i radiologi hanno un tasso di rilevamento del 70%¹Pisano, E. D., Gatsonis, C., Hendrick, E., Yaffe, M., Baum, J. K., Acharyya, S., Conant, E. F., Fajardo, L. L., Bassett, L., D’Orsi, C., Jong, R., & Rebner, M. (2005). Diagnostic Performance of Digital versus Film Mammography for Breast-Cancer Screening. New England Journal Of Medicine, 353(17), 1773‑1783. https://doi.org/10.1056/nejmoa052911. L’IA è una vera alleata, soprattutto per quanto riguarda la diagnosi precoce del cancro al seno.

Invece di avere il parere di 2 specialisti su una sola immagine, come richiedono le normative attuali, possiamo immaginare che in futuro la prima analisi venga effettuata da un’IA, che un medico poi confermerà o smentirà. A lungo termine, la diagnosi sarà un processo molto più globale, dove i dati provenienti da diverse fonti (scanner, risonanza magnetica, genomica e proteomica, dati del paziente…) saranno raccolti e analizzati da un’IA, analisi che sarà poi considerata dal medico.

3. L’IA in sanità: uno strumento di prevenzione personalizzata

L’IA in sanità ha un ruolo preventivo importante, in particolare grazie all’uso dell’analisi predittiva. Più che mai, i dati personali vengono raccolti da diversi attori e utilizzati per creare esperienze personalizzate. I dati raccolti, principalmente tramite strumenti di monitoraggio degli indicatori legati alla salute, sono utili per le seguenti tematiche:

• Rischio di sviluppare una certa patologia (fattori di rischio)
• Diagnosi precoce
• Monitoraggio dei pazienti e previsione di eventuali complicazioni dovute a trattamenti o interventi chirurgici

RiskCardio fa parte della prima categoria. Questa macchina sviluppata dai ricercatori del laboratorio di informatica e intelligenza artificiale del MIT (CSAIL) determina il rischio di morte legato a malattie cardiovascolari in pazienti già a rischio. RiskCardio suddivide i pazienti in diverse categorie di rischio dopo aver esaminato il loro elettrocardiogramma. Questo approccio personalizzato consente ai medici di adattare il trattamento in base al livello di rischio del paziente, aumentando significativamente le probabilità di successo delle cure.

La diagnosi precoce sarà resa possibile grazie all’IoT (Internet delle cose), e ora anche all’IoMT (Internet delle cose mediche), entrambi utilizzati per rappresentare lo stile di vita di ciascuno. I dati provenienti da diverse fonti saranno raccolti (orologi connessi, app mobili, assistente virtuale…) e incrociati per conoscere meglio il modo di vivere delle persone. Questo permetterà di allertare le persone su eventuali segnali precoci e diagnosticare le patologie in modo più tempestivo. L’IA potrà poi decidere quali informazioni siano pertinenti da inviare ai medici, tenendo conto della storia medica delle persone. Avere una comprensione precisa dello stile di vita dei propri pazienti permetterà ai medici, con l’aiuto dell’IA nell’analisi dei dati e nella trasmissione delle informazioni, di guidarli verso uno stile di vita più sano.

Infine, l’IA e l’analisi predittiva migliorano anche il monitoraggio dei pazienti, sia dal punto di vista del comfort che medico. I pazienti possono ad esempio lasciare l’ospedale e tornare a casa prima rispetto al passato, poiché sono disponibili strumenti per monitorarli e anticipare le complicazioni potenziali. Stiamo evolvendo verso una diagnosi/prevenzione più precoce, più comfort e un miglior monitoraggio per i pazienti. I produttori di dispositivi medici potrebbero posizionarsi come aggregatori di questi dati, raccoglierli e elaborarli con l’IA, per comunicare le informazioni pertinenti ai pazienti e ai medici.

L’integrazione dell’IA in questi tre ambiti della sanità non rappresenta una minaccia, ma piuttosto opportunità per le aziende farmaceutiche, diagnostiche e di dispositivi medici. Queste aziende devono adottare l’IA e le innovazioni che ne derivano. Alcimed è molto interessata a questi temi e pronta ad esplorarli con i suoi clienti!

Informazioni sull’autore,

Roxane, consulente nel team Salute di Alcimed in Germania