Quali sono le sfide dell'intelligenza artificiale nel mondo dell’healthcare?

Oggi l'intelligenza artificiale ed in particolare le tecniche di machine Learning mettono a disposizione strumenti sempre più potenti per scoprire nuovi farmaci, rendere più affidabili i processi produttivi e gestire al meglio la cura dei pazienti.

In parallelo alla crescita degli investimenti, in questo ambito è necessario un cambio culturale che permetta all’IA di diffondersi e consolidarsi come pratica corrente.

Fabio Tedoldi, Head of Bracco Global R&D, in questa breve intervista descrive come l'intelligenza artificiale e le nuove tecniche di machine learning possano essere utili per la salute dei pazienti e per il futuro dell'industria farmaceutica.

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Vedo almeno quattro ambiti in cui l'intelligenza artificiale e, in particolare le nuove tecniche di machine learning, possono essere utili, importanti già oggi, ma ancora di più in futuro nell'industria farmaceutica.

La prima è il drug discovery, quindi nell'industria farmaceutica abbiamo sempre bisogno di creare nuovi prodotti, nuovi farmaci che siano in grado selettivamente di riconoscere determinate proteine e determinati fattori sovra espressi in certe patologie. E oggi l'intelligenza artificiale comincia a creare strumenti sempre più potenti per permettere di scrinare in vitro nuovi prodotti, nuove molecole e quindi rendere più veloce e più efficace il processo.

Ci sono poi prodotti specifici che possiamo sviluppare, ad esempio nell'ambito della radiologia, che è il mio ambito con l'intelligenza artificiale, per migliorare la qualità delle immagini, velocizzare il workflow, estrarre più informazioni di quelle che oggi siamo in grado di estrarre dalle immagini.

C'è tutto un contesto industriale in cui noi, nelle operazioni di produzione abbiamo dati di qualità che, se correttamente interpretati sulla base dello storico, possono dare informazioni utili per prevenire determinati problemi di produzione che si avranno in futuro.

Infine, c'è un discorso di cura del cliente in cui algoritmi che sono in grado di capire quali sono le esigenze dei clienti, quali sono le loro preferenze, quali sono i ritmi di lavoro, possono dare modo a noi dell'industria farmaceutica di servire in modo migliore e più efficace.

Allora, grazie per la domanda, motivo per cui ho accettato e sono venuto, anche se non sono il massimo esperto di intelligenza artificiale, ma era il messaggio che volevo comunicare, che oggi ne abbiamo bisogno, perché le tecniche di intelligenza artificiale, soprattutto quelle basate sui dati, diventino di largo impiego è necessario un cambio culturale, un cambio culturale a livello di spostarsi dal software di per sé alla comprensione di quanto è importante il dato, la qualità del dato, la disponibilità dei dati, la soluzione di tutta una serie di problemi che riguardano, in particolare nell'ambito medico, la privacy, gli aspetti di confidenzialità legati a questi dati, gli aspetti regolatori.

Questi algoritmi sono di intelligenza artificiale possono imparare ogni giorno da quello che succede, diventare sempre più raffinati sulla base dell'esperienza che si fa ogni giorno. Ma ad oggi le regole degli enti regolatori non permettono di cambiare un software o un algoritmo ogni giorno, prevedono un certo processo approvativo che non è ancora pronto e raffinato per algoritmi in continua evoluzione.

Quindi, ecco e poi alla fine un discorso di implementazione: ad oggi abbiamo un certo ambiente soprattutto nell'ambito Radiologia, che ripeto è quello di cui io mi occupo, in cui ci sono determinati player. Se si vuole rendere disponibile qualsiasi nuova idea che possa andare nell'interesse della cura del paziente è necessario creare un ambiente che è cosiddetto vendor agnostic e che quindi possa lavorare su qualsiasi piattaforma oggi disponibile negli ospedali.

Quindi riprendo dall'inizio, un dottorato su questo tema specifico ritengo che sia molto importante soprattutto per creare una nuova generazione che arrivi già con la cultura giusta per far sì che queste tecniche che oggi stanno nascendo diventino di ampia diffusione.