Questo sito web Salute Torino non è il sito ufficiale dell'ASL. Riguarda la sanità torinese un po' "a tutto tondo", la medicina e la scienza in generale. Buona lettura!

Login

SOCIAL NETWORK SALUTE TORINO      Login  Accedi - Registrati - Vai al tuo Profilo

Da un po' di tempo a questa parte si sente parlare sempre più spesso di "intelligenza artificiale" o IA. Si tratta di un campo di ricerca molto vasto, che interessa perfino la fantascienza, ed in particolare la cinematografia del genere (vedi il film Trascendence, ad esempio). Ci sono molte branche e sottobranche che riguardano questo tipo di studi, spesso interdisciplinari, ma la finalità principale è al momento quella di far lavorare dei computer, possibilmente di una certa potenza di calcolo, in maniera simile al cervello umano, in particolar modo con la realizzazione di "reti neurali artificiali" di tipo hardware e / o software. Anche se queste macchine non sono ancora "pensanti", né probabilmente lo diventeranno per parecchio tempo a venire (stiamo parlando di una "autocoscienza artificiale"), personalità di spicco della scienza, dell'informatica e della finanza, come Stephen Hawking, Bill Gates ed Elon Musk, hanno espresso più volte una certa "preoccupazione" in merito all'intelligenza artificiale. Ad ogni modo, anche se certi foschi scenari di macchine che schiavizzano gli umani paiono essere altamente improbabili (per il momento), almeno per quanto riguarda l'ambito militare e gli armamenti automatizzati, c'è sicuramente da stare attenti. Ad ogni modo, in questo articolo vengono discusse alcune questioni relative all'intelligenza artificiale impiegata nel campo della medicina.

Immagine Simbolica Di Intelligenza Artificiale

 

Ci sono vari leader del pensiero che credono che stiamo vivendo la "quarta rivoluzione industriale", caratterizzata da una serie di nuove tecnologie che stanno fondendo i mondi fisico, digitale e biologico, influenzando tutte le discipline, le economie e le industrie e persino le idee su cosa significa essere umani. L'assistenza sanitaria sarà una delle aree principali di tale rivoluzione, ed uno dei maggiori catalizzatori del cambiamento sarà l'intelligenza artificiale. Con l'evoluzione della capacità computazionale digitale, sempre più dati vengono prodotti e archiviati nello spazio digitale (memorie fisiche locali o remote). La quantità di dati digitali disponibili cresce ad una velocità incredibile, raddoppiando all'incirca ogni due anni. Nel 2013, comprendeva 4.4 zettabyte, tuttavia entro il 2020 l'universo digitale, ossia i dati che creiamo e copiamo ogni anno, raggiungerà 44 zettabyte, ovvero 44 trilioni di gigabyte. Di solito, abbiamo un senso abbastanza determinato del mondo che ci circonda, soprattutto per mezzo di regole e processi che creano un sistema. Il mondo dei Big Data è così grande che avremo bisogno dell'intelligenza artificiale o IA per essere in grado di tenerne traccia. Non abbiamo ancora raggiunto lo stato di IA "forte" o "reale", ma la cosiddetta IA "debole" o "ristretta" è già nelle nostre macchine, nelle ricerche di Google, nei suggerimenti di Amazon e in molti altri dispositivi, come gli "assistenti vocali". Siri di Apple, Cortana di Microsoft, Google OK di Google ed altri servizi sono eleganti nel modo con cui estrapolano le domande usando l'elaborazione del linguaggio naturale, per eseguire una serie limitata di cose utili, come cercare un ristorante, ottenere indicazioni stradali, trovare uno spazio aperto per una riunione o eseguire una semplice ricerca web.

L'IA nell'assistenza sanitaria e nella medicina potrebbe organizzare meglio i percorsi dei pazienti o i piani di trattamento, fornendo inoltre ai medici tutte le informazioni di cui hanno bisogno per prendere una buona decisione, almeno in teoria ed almeno in certi casi. Non pensiamo che sia la storia possibile di un lontano futuro. Andy Schuetz, uno scienziato senior in fatto di elaborazione di dati che lavora per Sutter Health, ha affermato: "Non ho dubbi che gli algoritmi sofisticati di apprendimento e la IA troveranno un posto nell'assistenza sanitaria nei prossimi anni. Non so se si tratta di due o dieci anni, ma ci si arriverà." Solo guardando quante aziende sono interessate all'IA nel settore sanitario si ha l'impressione che si tratti di un'area con un futuro promettente. Sebbene il sistema Watson di IBM sia il cane grosso del calcolo cognitivo per l'assistenza sanitaria, la gara è iniziata e la pista è sempre più affollata. Ci sono infatti Dell, la citata Google, Hewlett-Packard, Apple, Hitachi e molti altri. Ci sono già diversi grandi esempi di IA nell'assistenza sanitaria che mostrano potenziali implicazioni e possibili usi futuri che potrebbero renderci abbastanza ottimisti. Tuttavia, queste soluzioni rivoluzioneranno solo la medicina e l'assistenza sanitaria se disponibili per gli utenti medi e tradizionali e non solo per le istituzioni mediche più ricche (perché sono troppo costose) o per una manciata di esperti (perché troppo difficili da usare). L'intelligenza artificiale ha già trovato diverse aree del settore sanitario da "rivoluzionare", a partire dalla progettazione di piani di trattamento attraverso l'assistenza in lavori ripetitivi alla gestione dei farmaci o alla creazione stessa di medicinali, soprattutto per la grande capacità di calcolo frutto di potenti abbinamenti hardware - software.

L'applicazione più ovvia dell'intelligenza artificiale nel settore sanitario è la gestione dei dati. La raccolta dei dati, la loro conservazione, la normalizzazione, l'elaborazione ed il loro tracciamento sono i primi passi verso la rivoluzione dei sistemi sanitari esistenti. Recentemente, il ramo di ricerca IA del più noto motore di ricerca ed ormai "gigante" anche in altri settori, Google, ha lanciato il suo progetto Google Deepmind Health, che viene utilizzato per estrarre i dati dalle cartelle cliniche al fine di fornire servizi sanitari migliori e più veloci. Il progetto è nella sua fase iniziale e, al momento, sta collaborando con il Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust per migliorare il trattamento degli occhi.

IBM Watson ha lanciato il suo programma speciale per gli oncologi, che è in grado di fornire ai medici opzioni di trattamento basate sull'evidenza. Watson for Oncology ha una capacità avanzata di analizzare il significato e il contesto di dati strutturati e non strutturati in note cliniche e relazioni che possono essere fondamentali per selezionare un percorso terapeutico. Quindi, combinando gli attributi del file del paziente con competenze cliniche, ricerca esterna e dati, il programma identifica potenziali piani di trattamento. IBM ha lanciato un altro insieme di algoritmi chiamato Medical Sieve. È un ambizioso progetto esplorativo a lungo termine per costruire l'assistente cognitivo di prossima generazione con capacità analitiche, di ragionamento e con una vasta gamma di conoscenze cliniche. Il "setaccio" medico è qualificato per assistere nel processo decisionale clinico in radiologia e cardiologia. Questo "assistente di salute cognitiva" è in grado di analizzare le immagini radiologiche per individuare e rilevare i problemi più velocemente e in modo più affidabile. I radiologi, in futuro, dovrebbero guardare solo ai casi più complicati in cui la supervisione umana è fondamentale.

 

Formule Matematiche

 

La start-up medica Enlitic, che mira anche ad accoppiare l'apprendimento profondo (deep learning) a vasti depositi di dati medici per migliorare la diagnostica ed i risultati dei pazienti, ha formulato i vantaggi di questo approccio nel modo seguente: "Fino a poco tempo fa, i programmi diagnostici per computer venivano scritti usando un serie di ipotesi predefinite sulle caratteristiche specifiche della malattia. Un programma specializzato doveva essere progettato per ciascuna parte del corpo e solo una serie limitata di malattie poteva essere identificata, impedendo la flessibilità e la scalabilità. I programmi spesso semplificano la realtà, con conseguenti scarse prestazioni diagnostiche e quindi non hanno mai raggiunto un'adozione clinica diffusa. Al contrario, l'apprendimento approfondito può facilmente gestire un ampio spettro di malattie in tutto il corpo e tutte le modalità di imaging, come raggi X, scansioni TAC, etc."

Hai mal di testa, hai le vertigini e sei sicuro di avere la febbre. Il tuo partner ti dice che non hai un bell'aspetto e che dovresti andare dal dottore. Quindi chiami l'assistente del tuo medico generico e chiedi un appuntamento. Si scopre che devi aspettare ancora due giorni per avere la possibilità di una visita. Ora, questo è ciò che non accadrà con Babylon e la sua nuova app. Parallelamente alla consulenza medica online ed al servizio sanitario, Babylon ha lanciato quest'anno un'applicazione che offre consulenza medica basata sull'anamnesi medica personale e su conoscenze mediche comuni. Gli utenti segnalano i sintomi della loro malattia all'app, che li confronta con un database di malattie che utilizzano il riconoscimento vocale. Dopo aver preso in considerazione la storia e le circostanze del paziente, Babylon offre una linea d'azione appropriata. L'app ricorderà anche ai pazienti di assumere le loro medicine e praticherà un follow-up per scoprire come si sentono. Mediante soluzioni di questo tipo, i tempi di attesa di fronte alle sale d'esame del medico potrebbero diminuire significativamente. Tuttavia occorre naturalmente fare molta ma molta attenzione a questi metodi un po' "fai da te". Provate solo a chiedere a un medico se una "app" è in grado di sostituirlo, sia pure in "casi semplici"...

Tutti, per favore, diano ora il benvenuto alla prima infermiera virtuale del mondo, Molly, sviluppata dalla start-up medica Sense.ly. Ha un volto sorridente e amabile abbinato a una voce piacevole, e il suo obiettivo esclusivo è quello di aiutare le persone a monitorare le loro condizioni e le loro cure. L'interfaccia utilizza l'apprendimento automatico per supportare i pazienti con patologie croniche fra le visite mediche. Fornisce un monitoraggio e un follow-up personalizzati e collaudati, con una particolare attenzione alle malattie croniche. Inoltre, esiste già una soluzione per monitorare se i pazienti stanno assumendo i loro farmaci per davvero. L'app AiCure, supportata dal National Institutes of Health, utilizza la webcam e l'intelligenza artificiale dello smartphone (comunque non molto evoluta) per confermare autonomamente se i pazienti aderiscono alle loro prescrizioni o, con condizioni migliori, li supporta per assicurarsi che sappiano come gestire la loro condizione. Questo è molto utile per le persone con gravi condizioni mediche, per i pazienti che tendono ad andare contro il parere del medico e per i partecipanti a studi clinici. "Guarda che ti vedo, se non prendi le tue pastiglie!"

L'intelligenza artificiale avrà un enorme impatto anche su genetica e genomica, nonché sulla cosiddetta "medicina di precisione". Deep Genomics mira a identificare i modelli in enormi serie di dati di informazioni genetiche e cartelle cliniche, alla ricerca di mutazioni e collegamenti alle malattie. Stanno inventando una nuova generazione di tecnologie computazionali che possono dire ai medici cosa accadrà all'interno di una cellula quando il DNA viene alterato da una variazione genetica, sia naturale sia terapeutica. Allo stesso tempo, Craig Venter, uno dei padri del Progetto Genoma Umano, sta lavorando su un algoritmo che potrebbe progettare le caratteristiche fisiche di un paziente in base al suo DNA. Stiamo forse parlando di "eugenetica"? Speriamo di no, ovviamente. Con la sua ultima impresa, Human Longevity, offre ai suoi pazienti (per lo più benestanti o ricchi) un completo sequenziamento del genoma abbinato a una scansione completa del corpo e ad un controllo medico molto dettagliato. L'intero processo consente di individuare tumori o malattie vascolari nella fase iniziale.

Lo sviluppo di farmaci attraverso gli studi clinici richiede a volte più di un decennio e costa miliardi di dollari. Accelerarlo e renderlo più redditizio avrebbe un enorme impatto sull'assistenza sanitaria odierna e su come le innovazioni raggiungono la medicina di tutti i giorni. Atomwise utilizza dei supercomputer che estrapolano terapie da un database di strutture molecolari. L'anno scorso, Atomwise ha lanciato una ricerca virtuale di farmaci sicuri ed esistenti che potrebbero essere riprogettati per trattare il virus Ebola. Hanno trovato due farmaci predetti dalla tecnologia di intelligenza artificiale dell'azienda che potrebbero ridurre significativamente l'infettività da Ebola. Questa analisi, che in genere avrebbe richiesto mesi o anni, è stata completata in meno di un giorno. Alexander Levy, COO di Atomwise, ha affermato: "Se siamo in grado di combattere virus mortali, mesi o anni più velocemente, questo rappresenta decine di migliaia di vite. Immagina quante persone potrebbero sopravvivere alla prossima pandemia perché esiste una tecnologia come Atomwise."

 

Mani Robotiche

 

Un altro grande esempio di utilizzo dei Big Data per la gestione dei pazienti è Berg Health, un'azienda biofarmaceutica con sede a Boston, che estrae i dati per scoprire perché alcune persone sopravvivono alle malattie; in seguito migliorano le terapie attuali o ne creano di nuove. Combinano l'IA con i dati biologici dei pazienti stessi per mappare le differenze fra gli ambienti sani e quelli favorevoli alla malattia, e aiutano i ricercatori nella scoperta e nello sviluppo di farmaci, nella diagnostica e nelle applicazioni sanitarie.

La "Open AI" può anch'essa aiutare le persone a prendere decisioni più salutari. Hai mai sentito l'espressione "ecosistema aperto di IA" ? Non preoccuparti, è piuttosto nuovo ed è un'espressione molto elaborata per le infrastrutture collegate alla IA. Tuttavia, il World Economic Forum l'ha definita una delle 10 migliori tecnologie emergenti del 2016, quindi potrebbe valere la pena di familiarizzare con essa. Un ecosistema IA aperto si riferisce all'idea che una quantità senza precedenti di dati disponibili (i soliti Big Data) combinata con i progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale e con gli algoritmi di consapevolezza sociale, le applicazioni dell'IA diventeranno sempre più utili ai consumatori. È particolarmente vero nel caso della medicina e dell'assistenza sanitaria. Ci sono così tanti dati da utilizzare: cartelle cliniche dei pazienti (privacy permettendo), dati sui trattamenti medici e chirurgici e, ultimamente, informazioni provenienti da "sensori di salute" indossabili (smartphone, smartwatch, dispositivi per fare jogging, etc.) Questa enorme quantità di dati potrebbe essere analizzata in dettaglio non solo per fornire ai pazienti che vogliono essere proattivi suggerimenti migliori sullo stile di vita, ma potrebbe anche servire l'assistenza sanitaria con informazioni istruttive su come progettare l'assistenza sanitaria medesima in base alle esigenze e alle abitudini dei pazienti.

Il 97% delle fatture sanitarie dei Paesi Bassi è rappresentato da dati digitali contenenti il trattamento, il medico e l'ospedale. Queste fatture potrebbero essere facilmente recuperate. Una società locale, Zorgprisma Publiek, analizza le fatture ed utilizza IBM Watson nel cloud (archiviazione di dati remota) per estrarre i dati. Possono dire se un medico, una clinica o un ospedale commettono errori ripetitivi nel trattare un certo tipo di condizione, aiutandoli a migliorare ed evitare ospedalizzazioni non necessarie dei pazienti. Uno dei loro scopi è di abbattere i pregiudizi e le paure riguardanti l'intelligenza artificiale, aiutando la popolazione in generale a capire in che modo l'intelligenza artificiale potrebbe essere utile e come combattere i suoi potenziali pericoli. La più grande paura è che l'intelligenza artificiale diventerà così sofisticata che funzionerà meglio del cervello umano e, dopo un po', mirerà a prendere il controllo delle nostre vite. Stephen Hawking ha anche detto che lo sviluppo della piena intelligenza artificiale potrebbe significare la fine della razza umana. Elon Musk si è mostrato d'accordo. La situazione non dev'essere necessariamente così cupa, ma si può essere d'accordo con coloro che sottolineano la necessità di prepararsi all'uso appropriato dell'intelligenza artificiale.

Abbiamo bisogno dei seguenti preparativi per evitare le insidie dell'utilizzo dell'IA: 1) Creazione di standard etici applicabili e obbligatori per tutto il settore sanitario. 2) Sviluppo graduale dell'IA per ottenere un po' di tempo per la mappatura dei possibili aspetti negativi. 3) Per i professionisti del settore medico: acquisizione delle conoscenze di base su come l'intelligenza artificiale lavora in ambito medico, per capire come tali soluzioni possono aiutarli nel loro lavoro quotidiano. 4) Per i pazienti: abituarsi all'intelligenza artificiale e scoprirne i benefici per se stessi. Ad esempio con l'aiuto di Cognitoys, che supporta lo sviluppo cognitivo dei bambini piccoli con l'aiuto di intelligenza artificiale in modo divertente e gentile o con servizi come Siri. 5) Per le aziende che sviluppano soluzioni IA, come IBM: ancora più comunicazione con il grande pubblico sui potenziali vantaggi e rischi dell'uso della IA in medicina. 6) Per i capi ed i responsabili delle istituzioni sanitarie: fare tutti i passi necessari per essere in grado di misurare al successo e all'efficacia del sistema. È anche importante spingere le aziende ad offrire soluzioni IA a prezzi accessibili poiché è l'unico modo per trasformare la promessa della fantascienza in realtà e trasformare l'intelligenza artificiale in uno stetoscopio del XXI secolo.

Esistono già ottimi esempi di utilizzo della IA in diversi ospedali: Google DeepMind ha avviato una partnership con il National Health Service del Regno Unito per migliorare il processo di fornitura di assistenza con soluzioni digitali. Nel mese di giugno del 2017, DeepMind ha ampliato i suoi servizi: prima di tutto la sua app di gestione dati, Streams, in un altro ospedale del Regno Unito. IBM Watson è utilizzato presso l'ospedale per bambini Alder Hey come parte di un progetto di consiglio per le strutture scientifiche e tecnologiche gestito dall'Hartree Center.

 

Rappresentazione Reti Neurali Artificiali

 

Limitazioni tecnologiche della IA

Il termine "intelligenza artificiale" potrebbe essere fuorviante in molti casi, in quanto implica una tecnologia molto più sviluppata di quanto esiste al momento. Nel migliore dei casi, la tecnologia attuale, ovvero i vari metodi di apprendimento automatico, è in grado di raggiungere l'intelligenza artificiale debole o ristretta o ANI in vari campi. Tuttavia, essa si sta sviluppando ad una velocità incredibile. Questi programmi "poco" intelligenti sconfiggono gli umani in compiti specifici, come il supercomputer IBM Deep Blue che vince a scacchi, ma a differenza dei campioni del mondo umano, questi algoritmi non sono nemmeno in grado di guidare automobili o creare arte. Risolvere questi altri compiti richiede la costruzione di altri programmi ristretti, ed è una sfida immensa, ma in campo automobilistico si è a buon punto (anche dopo perdite umane, purtroppo). Tuttavia, c'è un'incredibile crescita nella capacità dei computer di comprendere immagini e video, un campo chiamato visione artificiale, nonché testo nei frame dell'elaborazione del linguaggio naturale. Il primo è ampiamente utilizzato ora nel settore sanitario, ad esempio nel campo dell'imaging medico.
Michelle Zhou, che ha trascorso oltre un decennio e mezzo presso IBM Research e IBM Watson Group prima di partire per diventare un co-fondatore di Juji, una start-up di analisi delle emozioni, ha classificato ANI per The New Yorker come intelligenza di riconoscimento, e come il primo stadio di IA. Ciò significa che gli algoritmi in esecuzione su computer sempre più potenti possono attualmente riconoscere modelli e argomenti di riflessione da blocchi di testo o derivare il significato di interi documenti da poche frasi. Tuttavia, non siamo affatto vicini all'intelligenza artificiale generale o forte o AGI, a quel livello di intelligenza che potrebbe essere presente quando una macchina è in grado di astrarre concetti da un'esperienza limitata e trasferire conoscenze fra domini.

Limitazioni mediche

Per evitare di sovraccaricare la tecnologia, bisogna anche riconoscere i limiti medici dell'ANI attuale. Nel caso del riconoscimento d'immagini e dell'uso di algoritmi di apprendimento automatico e di apprendimento approfondito ai fini della radiologia, c'è il rischio di alimentare il computer non solo con migliaia di immagini ma con distorsioni di fondo. Ad esempio, le immagini tendono a originarsi da una parte del Paese o del framework per concettualizzare l'algoritmo stesso, che incorpora le assunzioni soggettive del team di lavoro. Inoltre, le capacità previsionali e predittive degli algoritmi intelligenti sono ancorate a casi precedenti. Inoltre, potrebbero essere inutili in nuovi casi di effetti collaterali o resistenza al trattamento. D'altro canto, razionalizzare e standardizzare le cartelle cliniche in modo tale che gli algoritmi possano dar loro un senso significa un altro enorme limite nell'introdurre l'ANI nei dipartimenti ospedalieri per svolgere compiti amministrativi. Ci sono molti ospedali dove i medici scarabocchiano ancora i loro appunti su fogli o cartelle dei pazienti. Come dovrebbe il computer dare un senso a tali note se anche la persona che le ha scritte non riesce a leggerle due settimane dopo?

Sfide etiche

Eppure, i limiti medici e tecnologici della IA così come dell'ANI saranno ancora più facili da superare rispetto alle questioni etiche e legali. Di chi è la colpa se un algoritmo intelligente commette un errore e non individua un nodulo canceroso da una radiografia polmonare? A chi potrebbe rivolgersi qualcuno quando la IA arriva con una falsa previsione? Chi costruirà apparecchiature mediche sicure che utilizzano la IA, in modo che non inceneriscano i pazienti? Quali saranno le regole e i regolamenti per decidere in merito ad altre questioni di sicurezza? Queste complesse tematiche etiche, morali e legali devono essere risolte, se vogliamo raggiungere la fase di AGI (IA forte) in modo sicuro e protetto. Inoltre, l'ANI (IA debole) e, ad un certo punto, l'AGI, dovrebbero essere implementate con cautela e gradualmente per dare tempo e spazio per la mappatura dei potenziali rischi e svantaggi. Gruppi di ricerca bioetica indipendenti, così come i "cani da guardia" medici, dovrebbero monitorare da vicino il processo. Questo è esattamente ciò che fa la Open AI Foundation su scala più ampia. È un progetto di IA senza scopo di lucro, una società di ricerca, che cerca di scoprire ed attuare il percorso verso l'intelligenza artificiale sicura. Il loro lavoro è molto importante, dato che stanno facendo ricerche a lungo termine, e può aiutare a stabilire standard etici su come usare l'IA sui livelli micro e macro. Forse anche nel settore sanitario.

Migliori regolamenti

La FDA (Food and Drug Administration negli USA) ha approvato il primo algoritmo di deep learning basato su cloud per l'imaging cardiaco sviluppato da Arterys nel 2017, il che è un enorme passo verso il futuro. Tuttavia, le normative sull'intelligenza artificiale sono generalmente in ritardo o sono letteralmente inesistenti, in tutti i Paesi del mondo. Con la tecnologia che sta guadagnando terreno e che apparirà negli ospedali entro i prossimi 5 - 10 anni, i responsabili delle decisioni ed i politici di alto livello non possono permettersi di non affrontare il problema. Dovrebbero piuttosto anticipare le ondate tecnologiche e guidare il processo di implementazione della IA nell'assistenza sanitaria, lungo i principi e gli standard etici, lavorando con altre parti interessate del settore. Inoltre, dovrebbero spingere le aziende a mettere a prezzi accessibili soluzioni IA sul tavolo, ed a mantenere alta l'attenzione sul paziente per tutto il tempo. I governi e i responsabili delle politiche sanitarie e non dovrebbero anche contribuire a stabilire degli standard per l'utilizzo della IA, in quanto abbiamo bisogno di linee guida specifiche partendo dalle unità più piccole (professionisti medici) fino a quelle più complesse (sistemi sanitari a livello nazionale).

Idee sbagliate ed overhyping (eccessivo entusiasmo ed alte aspettative)

Le alte aspettative circa le capacità della IA, comunicate attraverso le tattiche di marketing e le rappresentazioni dei media troppo semplificate, non aiutano a costruire un'immagine appropriata di come la IA potrebbe contribuire all'assistenza sanitaria. Inoltre, tutto ciò si aggiunge alla nebbia di confusione e a malintesi che devono essere chiariti quando vogliamo implementare con successo la tecnologia nei nostri sistemi sanitari. Definizioni di machine learning (apprendimento automatico), deep learning (apprendimento profondo), algoritmi intelligenti, ANI, AGI o qualsiasi altro termine e concetto intorno alla IA devono essere trattati con cura. Lo stesso vale per il suo impatto sull'assistenza sanitaria. La storia di Facebook che chiude un esperimento riguardante l'IA perché i chatbot hanno sviluppato una loro lingua e per il modo con cui hanno iniziato a conversare, lasciando fuori gli umani dal processo, è stato travisato da molti siti di notizie dall'India a Hong Kong, aggravando i timori sull'IA che diventa "cosciente" e mira a distruggere la razza umana. E questo è solo un esempio di uno sciame di articoli simili.

Rifiuto umano

La paura circa una IA che sradica l'umanità dalla faccia della Terra va di pari passo con affermazioni esagerate sullla IA medesima che provengono da professionisti medici. Anche Stephen Hawking (astrofisico e cosmologo) ha detto che lo sviluppo della piena intelligenza artificiale potrebbe significare la fine della razza umana. Elon Musk è stato d'accordo. Inoltre, si dice che l'intelligenza artificiale svolga il lavoro di radiologo, che i robot stiano superando le capacità dei chirurghi o che si mira a fare molte ricerche nel settore farmaceutico. Non c'è da stupirsi se una larga parte della comunità medica respinge la IA. Non è sufficiente che questi algoritmi intelligenti prendano il controllo del mondo, ma che stiano anche prendendoci il posto di lavoro? In effetti, potrebbe esserci qualcosa di vero, in tutto ciò. Le paure intorno alla IA sono comprensibili, in quanto pochi di noi in realtà capiscono come funziona questa tecnologia nei dettagli. È ciò che non capiamo, che spesso tendiamo a respingere. Maggiormente, questo avviene se anche i leader del pensiero o i media tendono a trattare la questione con esagerazioni ed estremismi. Anche se ci vorrà del tempo per abituarsi alla tecnologia, tutti dovrebbero avere una mentalità aperta e familiarizzare con il concetto di utilizzo dell'IA nella vita di tutti i giorni, pur con le dovute cautele e senza sopravvalutare queste nuove tendenze informatiche e scientifiche.

Alla GPU Tech Conference di San Jose nel mese di maggio del 2017, Curtis Langlotz, professore di Radiologia e Informatica Biomedica presso la Stanford University, ha confrontato questa situazione con quella del pilota automatico nel settore dell'aviazione. L'innovazione non sostituì i veri piloti, ma aumentò i loro compiti. Sui voli molto lunghi, è utile attivare il pilota automatico, ma è inutile quando è necessario un rapido giudizio. Quindi, la combinazione di uomini e macchine potrebbe essere la soluzione vincente. E sarà lo stesso in sanità, forse. Langlotz afferma che l'intelligenza artificiale non sostituirà i radiologi. Eppure, quei radiologi che usano la IA sostituiranno forse quelli che non lo fanno. Inoltre, questa enigmatica affermazione potrebbe applicarsi anche a oftalmologi, neurologi, medici generici, dentisti, infermieri o amministratori. Queste affermazioni potrebbero essere riformulate in questo modo: L'intelligenza artificiale non sostituirà i medici. Eppure, i professionisti medici che usano la IA sostituiranno quelli che non lo fanno. Ad ogni modo, c'è una notevole differenza fra il "pilota automatico" degli aerei di linea e l'IA, sia in campo medico sia in altri ambiti. La definizione stessa di "intelligenza artificiale" non indica forse fin troppo chiaramente che una delle maggiori capacità dell'uomo possa essere "uguagliata" o sostituita dalle macchine? Da qui in avanti, forse avremo modo di meravigliarci, ma anche di stare molto, molto attenti.

Condividi questo articolo

Submit to FacebookSubmit to Google PlusSubmit to TwitterSubmit to LinkedIn




Questo sito web utilizza i cookie per il suo funzionamento

Acconsento all'utilizzo dei cookie Per saperne di piu'

Approvo