Le potenzialità delle intelligenze artificiali e le grandi promesse che queste presentano stanno coinvolgendo sempre di più anche la medicina: l'idea di poter analizzare grandi quantità di dati (le cartelle cliniche elettroniche), abbassare i costi e passare a modelli predittivi "teranostici" (dall'unione di terapia e diagnosi) spingono molti a confidare in queste tecnologie.
Il 22 aprile a Roma un convegno con 200 esperti da tutto il mondo ha affrontato come le intelligenze artificiali cambiano, per esempio, la lotta al tumore al seno. Nuovi algoritmi in grado di analizzare una grande mole di dati consentono di aumentare la sensibilità delle mammografie dell'11,5% e diminuiscono falsi positivi e falsi negativi. Diagnosi di tumore della mammella più precise, decisioni "su misura" sul trattamento di precisione assunte usando fino a 20mila variabili nella pratica clinica, definizione esatta dei tempi di accesso alle cure e monitoraggio accurato della qualità di vita possono portare a cambiare il panorama attuale, e sono obiettivi non raggiungibili dagli operatori sanitari con gli strumenti tradizionali.
Le numerose applicazioni dell'Intelligenza Artificiale nella diagnosi e terapia della neoplasia del seno sono già realtà nei principali centri di riferimento del nostro Paese. Tuttavia un approccio etico deve indicare anche eventuali strade di miglioramento nel processo di implementazione di questi algoritmi e valutare quali sono i "costi" etici associati a questi benefici. Gli algoritmi medici vengono oggi utilizzati in tutto lo spettro dell'assistenza sanitaria per diagnosticare la malattia, offrire prognosi, monitorare la salute dei pazienti e assistere attività amministrative come la pianificazione degli appuntamenti. Ma la storia dell'uso di tale tecnologia, specie negli Stati Uniti, è piena di effetti collaterali: dalle vittime di aggressioni sessuali etichettate ingiustamente come a alto rischio per l'uso di sostanze ai fallimenti diagnostici, a un algoritmo di rilevamento della sepsi, al software di supporto alle decisioni cliniche (Cds) che scoraggia i necessari rinvii a cure complesse per milioni di pazienti non appartenenti a etnia caucasica.
Gli algoritmi medici classificati come dispositivi medici sono spesso meno trasparenti, più complessi, più propensi a riflettere pregiudizi umani preesistenti e più inclini a evolversi (e fallire) nel tempo rispetto ai dispositivi tradizionali. In ultima analisi, la regolamentazione deve evolversi con l'innovazione. Date le minacce degli algoritmi medici non regolamentati, è urgente migliorare le normative e la supervisione per questi dispositivi. In particolare in due direzioni.
Si dovrebbero scoraggiare i sistemi che favoriscono l'eccessiva dipendenza degli operatori sanitari dagli algoritmi medici. Un algoritmo può etichettare un paziente come ad alto rischio di abuso di droghe, ma la comprensione di un medico della storia di trauma di quel paziente aggiunge sfumature critiche all'interpretazione. Inoltre si devono stabilire sistemi di responsabilità per le tecnologie che possono evolversi nel tempo. Se una decisione influisce sulla vita di un paziente, il "non nuocere" deve applicarsi, anche agli algoritmi informatici.