http://www.lescienze.it Le Scienze 75
Illustrazioni di Harry Campbell
Intelligenza
artificiale
e salute digitale
INNOVAZIONI
Tra grandi aspettative e qualche timore, nei prossimi anni
probabilmente l’IA cambierà il mondo della medicina
ALL’INTERNO
76 In cerca di nuovi farmaci con l’IA
L’industria farmaceutica vive una fase di stallo.
L’intelligenza artificiale può aiutarla a ripartire?
di David H. Freedman
82 L’ascesa dei radiologi robot
Gli algoritmi di deep learning riescono a leggere le risonanze magnetiche
e le radiografie con un’efficacia senza precedenti. Ma quando sbagliano,
di chi è la responsabilità?
di Sara Reardon
IL SETTORE BIOMEDICO è sommerso dai dati. Abbia-
mo a disposizione terabyte di informazioni genomiche che vanno
dai topi agli esseri umani, un’infinità di statistiche sanitarie pro-
venienti dai trial clinici e svariati dati provenienti dal mondo reale
forniti dalle società assicurative e dalle farmacie. Con l’aiuto di po-
tenti computer, gli scienziati hanno ottenuto buoni risultati dall’a-
nalisi di questa sovrabbondanza di dati, ma è ormai chiaro che
potremmo saperne molto di più con il supporto dell’intelligenza
artificiale (IA). È probabile che, nel corso del prossimo decennio,
le reti neurali basate sul deep learning trasformeranno i nostri me-
todi di identificazione di schemi nei dati e il modo in cui le ricer-
che sono effettuate e applicate alla salute umana. Questo rapporto
indaga sulle promesse di questa rivoluzione ormai alle porte.
Al momento gli occhi sono puntati principalmente sulla sco-
perta di nuovi farmaci, e a buon diritto. Tra il 2003 e il 2013 il costo
medio per l’introduzione di un nuovo farmaco sul mercato è qua-
si raddoppiato, raggiungendo i 2,6 miliardi di dollari, e poiché no-
ve farmaci su dieci non superano le due fasi finali dei trial clini-
ci, gran parte degli investimenti va essenzialmente sprecata. Tutte
le grandi case farmaceutiche stanno lavorando con almeno una
start-up del settore dell’IA per capire come aumentare il ritorno
sul capitale investito. Gli algoritmi di machine learning (o appren-
dimento automatico) sono in grado di filtrare milioni di compo-
sti, restringendo le opzioni applicabili a un determinato bersaglio
farmacologico. Forse ancora più straordinario è il fatto che i siste-
mi di IA, svincolati da teorie predominanti e pregiudizi, possono
identificare bersagli nuovi rilevando differenze minime a livello di
tessuti, cellule, geni o proteine, per esempio tra un cervello sano
e uno malato di Parkinson, che potrebbero sfuggire o perfino in-
gannare uno scienziato in carne e ossa.
La medesima precisione è oggi in fase di sviluppo per interpre-
tare immagini mediche. Alcuni sistemi sono già in grado di rilevare
segnali precoci di tumore che potrebbero sfuggire a un radiologo o
di vedere cose che sono semplicemente oltre l’umana capacità, co-
me valutare il rischio cardiovascolare da una scansione della reti-
na. La statunitense Food and Drug Administration sta dando il via
libera a nuovi algoritmi di imaging a un ritmo molto sostenuto. Nel
futuro prossimo ci attendono altre applicazioni di IA. E malgrado
alcuni temano che le macchine sostituiranno gli esseri umani, la
maggior parte degli esperti ritiene che l’intelligenza artificiale e
quella umana dovranno lavorare in modo sinergico.
Questo rapporto, pubblicato da «Scientific American» e «Natu-
re», è sponsorizzato da F. Hoffman-La Roche Ltd. È stato prodotto
indipendentemente dagli autori di «Scientific American», che si as-
sumono la responsabilità dei contenuti editoriali pubblicati.
Claudia Wallis, contributing editor di «Scientific American»
