Opinione

Jun 10, 2023

Per apprezzare appieno il potenziale di trasformazione dell’intelligenza artificiale nell’assistenza sanitaria, è necessario pensare a livello globale. Se applicato a persone in estrema povertà, il suo impatto potrebbe essere grande quanto la scoperta della penicillina.

Questo secondo Karen DeSalvo, una rinomata esperta di sanità pubblica e responsabile sanitario di Google. Come ha spiegato in una recente intervista, l’intelligenza artificiale potrebbe migliorare la salute su “scala planetaria” espandendo notevolmente l’accesso ai servizi sanitari.

Prima di parlare con DeSalvo, ero già convinto del potenziale dell’intelligenza artificiale per promuovere l’assistenza sanitaria nei paesi sviluppati come gli Stati Uniti. Come ho scritto in precedenza, tale tecnologia potrebbe migliorare le diagnosi, contribuire a personalizzare il trattamento e ridurre le inefficienze amministrative.

Ma la dichiarazione di DeSalvo porta il mio ottimismo a un nuovo livello. Sa di cosa sta parlando: medico di base di formazione, DeSalvo ha contribuito a guidare la ripresa dopo l'uragano Katrina come commissario sanitario di New Orleans. Successivamente ha ricoperto il ruolo di assistente segretario alla sanità ad interim nell'amministrazione Obama.

Mi ha parlato delle iniziative attuali del suo team per aiutare i pazienti americani, come l'utilizzo dell'intelligenza artificiale per monitorare le query di ricerca di persone che potrebbero prendere in considerazione l'autolesionismo. Ora, Google interrompe quel “percorso dell’utente”, come ha detto lei, e fornisce una finestra pop-up per 988 Suicide & Crisis Lifeline.

Si tratta di sforzi importanti, ma ciò che mi ha davvero colpito è stato il modo in cui Google Health utilizza l’intelligenza artificiale per affrontare l’accesso all’assistenza sanitaria nei paesi a basso reddito.

Ad esempio, tale tecnologia potrebbe fare grandi passi avanti nella riduzione della mortalità materna. Ogni giorno, quasi 800 donne in tutto il mondo muoiono per cause prevenibili legate alla gravidanza e al parto. L’Organizzazione Mondiale della Sanità raccomanda che tutte le donne incinte ricevano ecografie prenatali, ma circa la metà nei paesi in via di sviluppo non lo fa.

Per ottenere un'ecografia, i pazienti devono recarsi in una struttura con un tecnico, che poi deve trasmettere le immagini ecografiche a un radiologo o a un ostetrico appositamente formato per l'interpretazione. Si tratta di ostacoli importanti in molte parti del mondo afflitte da infrastrutture di trasporto inadeguate e dalla mancanza di fornitori qualificati.

In collaborazione con la Northwestern School of Medicine, Google Health sta cercando di superare alcuni di questi ostacoli sperimentando un dispositivo ecografico portatile a basso costo, alimentato a batteria, che gli operatori sanitari della comunità possono utilizzare con una formazione minima. Le immagini del dispositivo vengono caricate su uno smartphone affinché l'intelligenza artificiale le interpreti rapidamente per stimare l'età gestazionale e valutare la posizione fetale.

La tecnologia consente screening più tempestivi e più frequenti in modo che i pazienti possano essere indirizzati a cure di livello superiore prima che si sviluppino problemi gravi. Uno studio, pubblicato lo scorso anno sulla rivista Nature, ha scoperto che gli operatori alle prime armi in Zambia con solo poche ore di formazione sono stati in grado di raccogliere immagini che un algoritmo di intelligenza artificiale ha valutato con un livello di accuratezza paragonabile agli standard clinici esistenti.

Un’altra area di potenziale utilizzo è la diagnosi della tubercolosi, una malattia respiratoria altamente infettiva che uccide circa 1,6 milioni di persone ogni anno in tutto il mondo. Se non trattata, la tubercolosi è fatale in circa la metà dei pazienti infetti.

La diagnosi precoce con la radiografia del torace è fondamentale per prevenire la diffusione della tubercolosi e avviare un trattamento salvavita. Sfortunatamente, molte persone vivono in aree in cui non esistono professionisti medici in grado di interpretare queste immagini.

Anche in questo caso, l’intelligenza artificiale può aiutare ad espandere l’accesso. Una ricerca pubblicata lo scorso anno sulla rivista Radiology ha scoperto che un modello di intelligenza artificiale ha funzionato altrettanto bene dei radiologi nell’identificare i segni rivelatori della tubercolosi sulle radiografie del torace. In alcuni casi, il modello ha superato gli standard di prestazione dell’Organizzazione Mondiale della Sanità.

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Naturalmente, i pazienti devono comunque recarsi in una struttura per ottenere una radiografia. E una volta diagnosticato, hanno ancora bisogno di consultare un medico per il trattamento. Ma avere un processo di screening automatizzato rimuove una barriera cruciale.