Alcune aziende statunitensi che offrono sul mercato lo stesso tipo di Intelligenza Artificiale alla base del rinomato (e discusso) ChatGPT della californiana OpenAI si stanno facendo largo in diversi ospedali e aziende farmaceutiche statunitensi. Questo, nonostante permangano dubbi (fondati) sull’accuratezza di tale tecnologia applicata al settore sanitario.
Al di là delle continue innovazioni del settore, gli operatori sanitari statunitensi rimangono molto cauti nell’utilizzare l’Intelligenza Artificiale generativa per formulare diagnosi o per fornire cure mediche ai pazienti. Non è escluso che tale tecnologia possa, talvolta, inventare risposte di sana pianta quando non dispone di informazioni sufficienti; problematica che potrebbe renderne troppo rischioso l’uso nella maggior parte dei contesti sanitari.
L’IA per creare riassunti delle conversazioni mediche
Esaminiamo il ruolo di diverse aziende statunitensi della East e della West Coast.
Un’azienda ubicata a Pittsburgh (Pennsylvania), la Abridge AI Inc., offre sul mercato un prodotto che aiuta i medici a scrivere note “in automatico” durante e dopo aver concluso le visite con i pazienti. La piattaforma di Abridge AI utilizza l’Intelligenza Artificiale generativa per creare riassunti delle conversazioni mediche a partire dal dialogo (medico-paziente) registrato durante le visite agli assistiti. Questo sistema è nato per aiutare i medici a ridurre la quantità di tempo che dedicano al “prendere appunti”, ossia quella parte – (potremmo dire, universalmente) percepita come “burocratica” – che può impegnare il professionista sanitario anche per più di due ore al giorno. Al momento, uno dei primi utilizzi su larga scala della tecnologia di Abridge AI in ambito sanitario è in fase di implementazione presso lo University of Kansas Health System[1], nosocomio di Kansas City che ha messo a disposizione tale tecnologia ad oltre duemila dei suoi medici.
Per molti professionisti, americani e non, ridurre il “carico di documentazione” in capo ai medici è una priorità assoluta (nonché una sfida per i prossimi mesi o anni).
Come funziona la piattaforma di Abridge
Allo stesso modo del suo omologo di Kansas City, lo University of Pittsburgh Medical Center (che figura tra gli investitori di Abridge AI) ha in programma di far utilizzare tale piattaforma alle sue migliaia di medici al momento che lo strumento sarà integrato nei suoi sistemi di cartelle cliniche elettroniche.[2] L’Intelligenza Artificiale generativa permette di produrre soluzioni simili a quelli che produrrebbe l’uomo, oltre ad altri contenuti come codici (informatici) e illustrazioni digitali. La piattaforma di Abridge si basa su una combinazione di algoritmi di apprendimento automatico (Machine Learning) open-source (quindi, liberamente accessibile); modelli linguistici di grandi dimensioni come quelli che alimentano ChatGPT (per intenderci), utilizzati per generare e perfezionare risultati partendo da un determinato dataset.
L’IA per creare copie realistiche dei dati dei pazienti a fini di ricerca
Invece, la californiana Syntegra Inc. – con sede a San Francisco – utilizza l’Intelligenza Artificiale “generativa” (che crea nuove informazioni a partire da determinati input) per creare copie realistiche dei dati dei pazienti a fini di ricerca. L’Intelligenza Artificiale generativa è utilizzata da Syntegra per creare dati sintetici (dati che imitano quelli reali): nel dettaglio, “versioni copia” di cartelle cliniche (vere) che mantengono le proprietà fisiche delle originali. Sebbene l’uso dei dati sintetici nell’assistenza sanitaria e nella ricerca medica non sia del tutto nuovo, Syntegra è stata la prima ad applicare l’Intelligenza Artificiale generativa per creare dati “medici” sintetici. La tecnologia di Syntegra è stata testata dall’azienda farmaceutica belga Janssen Pharmaceutica, di proprietà del gigante sanitario a stelle e strisce Johnson & Johnson.
Jannsen ha dichiarato che i dati sintetici creati da Syntegra non sono soggetti al Regolamento (UE) 2016/679 (GDPR), in quanto non attengono a cartelle cliniche di “pazienti reali”; il che permetterebbe all’azienda belga di trattare liberamente tali dati. I dati sintetici utilizzati da Jannsen, inoltre, potrebbero essere particolarmente utili per la ricerca sulle malattie meno comuni, dove è più difficile raccogliere dati sui pazienti che possano ritornare utili ai medici.
In generale, la documentazione “assistita” e i dati sintetici sono considerati meno importanti in termini di “applicazione” dell’Intelligenza Artificiale generativa al settore sanitario, perché sono percepiti come aventi un impatto meno diretto sui pazienti. Tuttavia, è possibile che un giorno tale tecnologia possa cambiare radicalmente il modo in cui alle persone vengono diagnosticate (e trattate) le malattie. Alcuni sostengono che la diagnosi medica può essere notevolmente assistita dall’Intelligenza Artificiale, la quale può analizzare sterminate quantità di letteratura medica e di dati.
L’IA per aiutare i medici a rispondere alle domande cliniche
L’azienda californiana Atropos Health Inc., ad esempio, sta utilizzando una forma diversa di Intelligenza Artificiale per aiutare i medici a rispondere alle domande cliniche[3]. Secondo tale azienda, applicazioni di Intelligenza Artificiale generativa come ChatGPT non sono attualmente adatte né ad aiutare i medici né a curare i pazienti, poiché attingono alla sola letteratura medica e divulgativa esistente per rispondere alle domande cliniche che le sono poste (“peccando” di mancata accuratezza). Atropos Health, invece, attinge a milioni di cartelle cliniche anonimizzate per produrre ricerche osservazionali. Inoltre, prima di essere condivisi con i medici, i risultati della ricerca vengono previamente esaminati dallo staff sanitario di Atropos.
Conclusioni
Sul successo di una qualsiasi azienda sanitaria incentrata sull’Intelligenza Artificiale (generativa e non) incombe “lo spettro” di quello che può essere considerato come una sorta di “flop”. La differenza, ora, è che le comunità di esperti di Intelligenza Artificiale e del mondo sanitario sono diventate molto più brave a determinare le domande specifiche a cui l’apprendimento automatico è più adatto a rispondere, migliorando in tal modo gli algoritmi che vengono addestrati su un corpo sempre crescente di letteratura medica e di dati dei pazienti. È stato, in parole povere, “corretto il tiro”. Tuttavia, gli utilizzi futuri dell’Intelligenza Artificiale generativa, come la diagnosi delle malattie, sono ancora lontani. La tecnologia in esame potrebbe migliorare rapidamente i processi operativi in ambito sanitario, come la programmazione e il flusso dei pazienti, che da tempo necessitano di aggiornamenti tecnologici; tuttavia, scommettere il tutto e per tutto su soluzioni “alla ChatGPT”, al momento, è alquanto sconsigliato.[4]
[1] University of Kansas Health System taps Abridge to roll out AI-based medical transcription for thousands of docs. Fierce Healthcare. https://www.fiercehealthcare.com/health-tech/university-kansas-health-system-teams-ai-startup-abridge-streamline-ehr#:~:text=The%20University%20of%20Kansas%20Health,system’s%20more%20than%20140%20locations.
[2] UPMC crosses Abridge for $15m. Global University Venturing. https://globalventuring.com/university/upmc-crosses-abridge-for-15m/
[3] Atropos Health Launches Evidence Network to Back Its Physician Consult Service. MedCityNews. https://medcitynews.com/2023/03/atropos-health-launches-evidence-network-to-back-its-physician-consult-service/
[4] Generative AI Makes Headway in Healthcare. The Wall Street Journal. https://www.wsj.com/articles/generative-ai-makes-headway-in-healthcare-cb5d4ee2
