I dati e l’intelligenza artificiale stanno trasformando il settore sanitario in molti modi. Il recente Stat Health Tech Summit, organizzato dalla pubblicazione sanitaria Stat e tenutosi a San Francisco, in California, e online, ha approfondito il modo in cui la tecnologia sta cambiando il volto della medicina.
Di seguito sono riportati tre punti salienti dell’evento, riguardanti l’uso dell’IA per combinare i dati dei pazienti con le informazioni sui test genomici per aiutare a valutare le opzioni di trattamento del cancro, utilizzando l’IA con gli smartphone per aiutare potenzialmente i pazienti ad aiutare se stessi e rendendo le tecnologie più accessibili per le persone con disabilità.
Come i dati aiutano la terapia del cancro
L’uomo d’affari miliardario Eric Lefkofsky è un co-fondatore di Groupon, il sito di e-commerce di sconti con coupon con sede negli Stati Uniti, ma è passato alla tecnologia sanitaria dopo che a sua moglie è stato diagnosticato un cancro.
Lefkofsky ha fondato la sua azienda Tempus nel 2015, con l’obiettivo di aiutare il trattamento dei malati di cancro sviluppando un software di intelligenza artificiale in grado di combinare le informazioni sui pazienti provenienti da test genomici con i dati delle cartelle cliniche.
Lefkofsky ha utilizzato le conoscenze che aveva accumulato in Groupon su come strutturare dati non strutturati disordinati – un termine di intelligenza artificiale che significa tutti i dati, non solo numerici – per sviluppare un software che potrebbe adattare meglio i singoli pazienti a terapie antitumorali adeguate.
Estraendo dati clinici dai sistemi di cartelle cliniche e combinandoli con dati molecolari (riguardanti il sequenziamento del DNA dei pazienti) e bioinformatica (strumenti informatici che interpretano le informazioni biologiche), Tempus aiuta i medici a valutare quali trattamenti sono più adatti per un paziente.
Una parte importante del lavoro di Tempus consiste nella ricerca di indizi nelle sequenze del DNA e l’azienda ha costruito un proprio laboratorio per eseguire test a tale scopo. La combinazione di sequenziamento genetico e apprendimento automatico può cambiare il modo in cui vengono trattati i tumori.
“Sono stato amministratore delegato di Groupon per due anni e nel frattempo a mia moglie è stato diagnosticato un cancro al seno e mi sono ritrovata ricoverata in una clinica”, afferma Lefkofsky.
“Ho avuto questa esperienza esasperante in cui mi sentivo come se fossi stato teletrasportato indietro nel tempo. Avevo una Tesla, avevo un iPhone, mi sentivo pienamente nel 21° secolo… e arrivi in ospedale e ti senti come se fossi nel 1980″, dice.
“Mi sentivo come se fossi in una distorsione temporale, e questo era vero per ogni parte delle sue cure, anche se aveva grandi cure. La tecnologia e i dati che esistevano sette anni fa e, in molti casi, esistono ancora oggi, erano decenni indietro rispetto ad altri settori. Ho pensato che qualcuno dovesse sistemare questo problema”, dice Lefkofsky, pur sottolineando che il trattamento ospedaliero ha funzionato per sua moglie.
Tempus ha inizialmente reso i test genetici più personalizzati. “Ho iniziato cercando di rendere i test genomici intelligenti e abilitati ai dati”, afferma Lefkofsky. “All’epoca, il profilo genetico dei malati di cancro era relativamente nuovo e i test erano difficili da capire. Abbiamo pensato che se potessimo contestualizzarli e renderli specifici per il paziente, avremmo potuto aiutare i medici a interpretarli”.
Lefkofsky afferma che il processo ha rivelato più di quanto si aspettasse: “Ci siamo resi conto di essere incappati in qualcosa di più grande della creazione di rapporti genomici intelligenti. Avevamo escogitato un modo per portare la diagnostica intelligente dell’IA nell’assistenza sanitaria”.
Attualmente Tempus si concentra ancora sulla selezione della terapia, ma sta anche sviluppando il suo software per analizzare le possibilità di recidiva del cancro nei pazienti guariti. Anche prevedere il cancro è una possibilità, ma è una lunga strada da percorrere, ha detto.
In che modo l’intelligenza artificiale avvantaggia l’assistenza sanitaria
Greg Corrado, illustre scienziato e direttore della ricerca senior di Google AI, è interessato al potenziale connubio tra intelligenza artificiale e mobile computing per fornire nuove soluzioni sanitarie.
“Questo apre davvero una serie completamente nuova di opportunità per espandere la nostra capacità di fornire assistenza a persone che hanno un reale bisogno”, afferma.
Un progetto che accoppia telefoni cellulari con scanner a ultrasuoni portatili a basso costo si sta rivelando un successo, afferma. “Stiamo esaminando lo screening sanitario nei paesi a basso e medio reddito, dove si verifica oltre il 90% della mortalità legata al parto”, afferma.
“È un esempio di come puoi utilizzare il telefono con un operatore sanitario qualificato, o potenzialmente solo da solo, per ottenere informazioni dettagliate su ciò che sta accadendo all’interno del tuo corpo”.
Corrado, neuroscienziato, afferma che il deep learning, una forma di intelligenza artificiale, è particolarmente adatto a risolvere problemi medici. Le reti neurali artificiali del deep learning sono formate da nodi interconnessi che, come i neuroni nel nostro cervello, hanno la capacità di prendere le proprie decisioni.
Le reti neurali sono inizialmente “addestrate” dai programmatori, ma in seguito sono in grado di trarre le proprie conclusioni.
“Una rete neurale è una pila di piccoli decisori che lavorano insieme per risolvere un problema”, afferma Corrado. “Il modo in cui lo fanno non è predeterminato dall’ingegnere: il sistema scopre come risolvere un problema imparando. È così che funziona il cervello umano”.
Le applicazioni di intelligenza artificiale sono addestrate per individuare i modelli e le connessioni nei dati medici che gli esseri umani possono vedere. Ma possono anche cercare grandi quantità di dati ad alta velocità e trovare le soluzioni molto più velocemente di un essere umano.
Rendere la tecnologia accessibile a tutti
Ciò che affascina Corrado è il potenziale per l’IA di trovare una soluzione a cui un essere umano non aveva affatto pensato.
“Abbiamo insegnato alle macchine a vedere ciò che possiamo vedere. Ma si scopre che abbiamo anche insegnato alle macchine a vedere cose che non possiamo vedere. Ci sono molte promesse lì”, dice.
“Potremmo impiegare l’IA per automatizzare qualcosa che già facciamo, ma lo stiamo vendendo allo scoperto se immaginiamo che tutta l’IA è utile per automatizzare un processo familiare. In futuro, l’evoluzione dell’IA ci consentirà di vedere di più”, afferma. “Ci consentirà di capire di più sugli stati della malattia e di più su come funziona la progressione della malattia”.
L’accessibilità del sito Web è la prossima grande novità negli Stati Uniti e, dopo un inizio lento, le aziende sanitarie stanno recuperando terreno. L’obiettivo dell’accessibilità è rendere i siti Web e altre tecnologie facili da usare per le persone con disabilità come per i non disabili.
Joshua Miele, principale ricercatore sull’accessibilità per Amazon Lab126, ha fatto carriera nel far funzionare la tecnologia per le persone con disabilità. Attualmente porta i suoi talenti sui dispositivi Amazon. I problemi di accessibilità non derivano dalla tecnologia in sé, ma dalla cultura che informa la tecnologia, dice.
Ad esempio, Miele, che è cieco, dice che spesso gli viene chiesto se i ciechi hanno bisogno di sapere cosa sta succedendo nei video, nonostante molte istruzioni per l’esecuzione dei compiti siano fornite in formato video. Se gli sviluppatori non sanno che i non vedenti usano i video, non si preoccuperanno di renderlo facile per loro.
Per quanto riguarda l’assistenza sanitaria, le persone presumono che i ciechi debbano solo accedere a siti Web medici che fanno riferimento alla loro cecità, dimenticando che i ciechi hanno anche altre malattie per cui stanno ricevendo cure.
“Ci sono incredibili barriere alla partecipazione e all’equità per i non vedenti”, afferma Miele. “Alcuni sono tecnici, ma la maggior parte sono social. Il mio compito è rimuovere queste barriere. Si tratta di cercare di ottenere un trattamento equo per le persone con disabilità. Mi piace trovare soluzioni tecnologiche che facciano riflettere le persone sui problemi sociali”.
Una delle iniziative di Miele era un programma di crowdsourcing che permetteva agli utenti di fornire una descrizione audio per qualsiasi video di YouTube.
“Mettendolo in evidenza, abbiamo fatto riflettere le persone sulla questione se i non vedenti abbiano bisogno di accedere ai video, cosa che ovviamente fanno”, dice.
Come persona non vedente, è difficile essere inclusi in qualsiasi cosa – il problema dell’accessibilità va ben oltre la tecnologia, osserva. “Per avere successo come non vedente, hai bisogno di un senso di autodifesa, altrimenti sarai emarginato. Per essere incluso, devi pretendere di essere incluso”.
