Immagina di trovarti di fronte a un modello di intelligenza artificiale conversazionale e di poterlo interrogare sulle malattie che potresti contrarre in futuro. Non sarebbe fantastico? Per rispondere, l’IA dovrebbe conoscere la tua storia clinica, il tuo stile di vita e altri aspetti unici della tua vita. Questo è ciò che si è prefissato di ottenere un gruppo di scienziati del Laboratorio Europeo di Biologia Molecolare (EMBL) e del Centro Tedesco di Ricerca Oncologica (DKFZ). Il loro obiettivo era quello di progettare un modello di IA in grado di prevedere più di mille malattie contemporaneamente. Battezzato con il nome di Delphi-2M, l’assistente virtuale identifica i modelli di salute e fa previsioni significative.
Come funziona il “ChatGPT della salute”
Sorgono inevitabili dubbi sulla sua efficacia. Per il momento, i professionisti appartengono a istituzioni riconosciute a livello mondiale e lo studio è stato pubblicato sulla rivista scientifica Nature.
Non è la prima volta che la scienza della salute si propone di facilitare o prevedere le diagnosi attraverso la tecnologia. Le proposte sono state molto varie, ma il caso più emblematico che costringe a mantenere la prudenza di fronte a nuove soluzioni è quello di Elizabeth Holmes, con Theranos, il grande scandalo della Silicon Valley.
Per questo nuovo modello di IA, i ricercatori hanno addestrato 400.000 dati anonimizzati di pazienti della UK Biobank e hanno condotto studi longitudinali tra il 2020 e il 2022 con altri 100.000 partecipanti. Successivamente, sono stati convalidati con i registri di quasi due milioni di pazienti danesi tra il 1978 e il 2018.
Lo studio combina database di diversi paesi per ridurre il bias geografico. Inoltre, i profili dei pazienti erano compresi tra i 40 e i 60 anni, quindi non è ancora possibile garantire che questo modello funzioni anche su adolescenti o bambini.
Probabilità sì, certezze no
Il Laboratorio Europeo di Biologia Molecolare ha paragonato il suo funzionamento alle previsioni meteorologiche. “Questo nuovo modello fornisce probabilità, non certezze. Non prevede esattamente cosa accadrà a una persona, ma offre stime ben calibrate di determinate condizioni in un determinato periodo. Ad esempio, potrebbe prevedere la probabilità di sviluppare una malattia cardiaca nel corso del prossimo anno”, hanno spiegato in un comunicato.
Come per il clima, nel breve termine le previsioni sono più accurate che in un futuro lontano. Lo studio permette anche di modellare l’evoluzione delle malattie per capire quando e come sono emersi determinati rischi. Quindi, con l’apprendimento automatico, il modello prevede cosa potrebbe accadere in futuro in modo che l’assistenza sanitaria possa agire in modo preventivo.
“Il nostro modello di IA è una prova di concetto, che dimostra che è possibile per l’IA apprendere molti dei nostri modelli di salute a lungo termine e utilizzarli per generare previsioni rilevanti”, ha spiegato Ewan Birney dell’EMBL.
Il modello funziona particolarmente bene con malattie che seguono modelli di progressione chiari, come alcuni tipi di cancro, infarti o setticemia. Il contrario accade con le malattie mentali, i disturbi alimentari o le complicazioni legate alla gravidanza, perché dipendono da eventi imprevedibili della vita.
Delphi-2M non è ancora di uso clinico, ma gli scienziati ritengono che sia il punto di partenza per nuovi studi volti, ad esempio, a comprendere come le malattie progrediranno nel tempo, a esplorare come influisce lo stile di vita o a simulare i risultati sanitari.
L’impatto del nuovo modello di IA
“Questo è l’inizio di un nuovo modo di comprendere la salute umana e la progressione delle malattie”, ha affermato Moritz Gerstung, Centro tedesco di ricerca sul cancro (DKFZ).
Fino a questo modello di IA, gli studi sulle previsioni delle malattie erano affrontati con un approccio molto specifico. Ad esempio, uno studio aveva già previsto che le diagnosi di cancro sarebbero aumentate del 77% entro il 2050 in tutto il mondo e un altro che le persone in età lavorativa nel Regno Unito affette da malattie sarebbero passate da 3 milioni a 3.700.000, tra cui depressione, asma e diabete.
I ricercatori ritengono che Delphi-2M potrebbe cambiare il servizio sanitario nei paesi che lo applicheranno. “Modellare il carico previsto di malattia è fondamentale per la pianificazione economica e sanitaria e, inoltre, il monitoraggio continuo dell’insorgenza delle malattie insieme alla loro probabile prevalenza futura all’interno dei gruppi di popolazione promuove un sistema sanitario più informato”.
Al Science Media Centre, Gustavo Sudre, ricercatore di neuroimaging genomico e IA e professore al King’s College di Londra, ha analizzato:
“Questa ricerca sembra essere un passo significativo verso una forma di modellizzazione predittiva in medicina che sia scalabile, interpretabile e, cosa più importante, eticamente responsabile. La chiara dimostrazione di come sia possibile utilizzare l’IA spiegabile per modellare le previsioni è fondamentale se si vuole utilizzare questa tecnologia nella pratica clinica e suggerisce che potrebbe essere possibile identificare le persone ad alto rischio che necessitano di un intervento”.
