Un aiuto concreto nella diagnosi delle lesioni dermatologiche e nel corretto utilizzo dei farmaci secondo la Medicina “delle 4P”: personalizzata, predittiva, preventiva e partecipativa. Ma anche un ruolo fondamentale nell’oggettivazione della malattia, evitando tutte le influenze esterne che possono condizionare scelte e diagnosi dei Dermatologi. E ancora, un supporto strategico alla preparazione attraverso la generative adversarial network. Sono alcune delle opportunità legate all’utilizzo sempre più diffuso dell’intelligenza artificiale anche nell’ambito della Dermatologia, a patto però che si crei a tutti i livelli – anche normativo – una task force multidisciplinare dedicata alla formazione dei Medici e di tutte le categorie interessate sull’uso consapevole e informato dell’AI che, se non compresa e ben utilizzata, può diventare estremamente rischiosa. Questo il messaggio lanciato dagli esperti presenti al XCII Congresso Nazionale della Società Italiana di Dermatologia e Malattie Sessualmente Trasmesse SIDeMaST, recentemente svoltosi a Giardini Naxos (ME).
Anche il settore sanitario sta adottando sempre più questa nuova tecnologia per migliorare la gestione quotidiana dei pazienti: per esempio, l’intelligenza artificiale viene spesso utilizzata non solo nella fase diagnostica ma anche in quella prescrittiva, aiutando cioè lo Specialista a dispensare in modo corretto e sicuro i farmaci ai pazienti. Tra le esigenze emerse a riguardo durante il Congresso figurano: la disponibilità e affidabilità dei dati; la capacità di utilizzo da parte di operatori addestrati alla conoscenza e all’uso dell’AI; una normativa che accompagni la crescita della AI garantendo equità, appropriatezza e soprattutto la sicurezza dei pazienti che usufruiranno di questi strumenti.
“Per essere in grado di poter beneficiare o ancora meglio di utilizzare l’AI in modo attivo è necessario prima di tutto avere una formazione adeguata”, dichiara il prof. Pietro Rubegni, direttore dell’UOC Dermatologia dell’AOU Senese, ordinario di Dermatologia dell’Università di Siena, tra i relatori del Congresso. “Per ottenerla è importante organizzare e creare team multidisciplinari dove i giovani Dermatologi si confrontano quotidianamente con Biostatistici, Bioingegneri e Biologi. È quanto peraltro stiamo portando avanti nella Dermatologia a Siena, che già per tradizione collabora in modo stretto con la Bioingegneria da oltre 30 anni, prima con il prof. Gabriele Cevenini e da circa 5 anni anche con la dott.ssa Alessandra Cartocci, biostatistica e socia fellow della SIDeMaST. Grazie a questo lavoro di grande collaborazione abbiamo sviluppato internamente quello che viene definito Health Technology Assessment HTA group.”
3 i campi in cui la Dermatologia si serve attualmente dell’AI: questa viene infatti già impiegata per la diagnosi precoce dei tumori della pelle, accompagnando il professionista nella valutazione delle lesioni cutanee durante il percorso diagnostico che arriva fino al riconoscimento finale della neoformazione. “È come se il Dermatologo e l’AI andassero ‘a braccetto’ lungo questo percorso, ma è sempre l’uomo che guida e pone le basi per cui l’AI potrà facilitare il suo lavoro. È impensabile l’idea che possa sostituirsi a lui”, afferma la dott.ssa Cartocci. “Un position paper della European Academy of Dermatology and Venereology EADV sull’argomento ha infatti dimostrato che la maggior parte delle App sviluppate e vendute per il riconoscimento automatico delle immagini hanno fallito miseramente; tuttavia, se il Dermatologo seleziona le lesioni ‘giuste’ da mostrare all’intelligenza artificiale, quest’ultima ‘vince’ rispetto ai Medici. Ma se si seleziona qualcosa che l’intelligenza artificiale ‘non conosce’, quest’ultima sbaglierà.”
Il secondo campo di applicazione dell’IA è quello che consente una valutazione oggettiva della gravità di malattia. “Daniel Kahneman, premio Nobel per l’Economia, parla del ‘rumore’, vale a dire degli stati d’animo che sono influenzati da quanto ci accade intorno e che condizionano quindi le nostre scelte quotidiane, anche in Medicina. L’AI elimina le influenze esterne e ci permette di non sbagliare, di essere quindi equilibrati nella valutazione. Questo sarà fondamentale nei trial clinici dei nuovi farmaci dove dobbiamo poter avere delle valutazioni oggettive e equiparabili dell’attività del farmaco. L’AI riesce ad eliminare le influenze soggettive e ci racconterà quanto il farmaco funzionerà, non quanto ‘a me’ sembra che funzioni.”
Terzo, forse il più rilevante e futuribile, è la possibilità di predire per quel tipo di paziente quale sarà la terapia migliore e con meno effetti avversi. Su questo fronte, viene ribadito nel corso del Congresso, la condivisione dei dati tra gli esperti sarà dirimente.
Un ulteriore campo in via di sviluppo nell’impiego dell’AI è la metodica GAN, generative adversarial network, tecnica che attraverso immagini reali di manifestazioni patologiche consente di creare immagini verosimili, anche se “finte” e “sintetiche”. “In Medicina i dati spesso sono pochi”, prosegue Rubegni. “Le GAN potranno aumentarli a dismisura consentendo, a partire ad esempio da 50 immagini di melanoma, di produrne centinaia, completamente verosimili e indistinguibili. Queste, a loro volta, potranno essere utilizzate per insegnare ai giovani o addestrare, attraverso ulteriori metodiche di AI, altri modelli per il riconoscimento automatico. Ma poiché la maggior parte dei Sistemi Sanitari non ha oggi la capacità normativa per supervisionare e gestire questa tecnologia in rapida evoluzione – conclude – dobbiamo fare in modo di accompagnare la crescita dell’AI con delle norme che la contengano.”
