Ippocrate nel Cloud. Rischi e benefici dell’IA nella medicina
Cecilia Seppia - Città del Vaticano
“Giuro per Apollo medico e Asclepio…”. Se l’antico clinico greco, padre e fondatore della medicina, tornasse in vita oggi, probabilmente sostituirebbe i canali d'acqua e le erbe officinali con i server cloud e i chip di ultima generazione. La medicina sta vivendo la sua più grande rivoluzione dai tempi della scoperta della penicillina ovvero l’ingresso trionfale dell’Intelligenza Artificiale nei reparti ospedalieri e nei laboratori. Ma cosa succede quando il millenario Giuramento di Ippocrate incontra le rigide stringhe di codice del Deep Learning? La risposta non è una semplice equazione matematica. Per decifrarla, la bussola più lucida, in anticipo su tutti, arriva da Papa Leone XIV che con la sua prima enciclica Magnifica Humanitas, traccia una linea di demarcazione netta nel dibattito tecnologico contemporaneo. Il suo messaggio è cristallino: l’IA (anche) in medicina è una straordinaria opportunità, a patto che l’algoritmo resti un eccezionale e instancabile assistente e non pretenda di diventare il primario.
Le virtù dell’IA, benefici da fantascienza
Partiamo dalle buone notizie, quelle che farebbero brillare gli occhi a qualsiasi clinico. Immaginate un radiologo capace di scansionare milioni di mammografie in pochi secondi, individuando micro-tumori invisibili all’occhio umano, o un dermatologo digitale che riconosce un melanoma da una semplice fotografia dello smartphone. C’è poi il ‘miracolo’ della ricerca farmaceutica. Se un tempo per sintetizzare un nuovo farmaco servivano dieci anni di tentativi ed errori in laboratorio, oggi piattaforme basate sull’IA mappano la struttura delle proteine in poche ore, simulando miliardi di combinazioni chimiche possibili. Una rivoluzione che accorcia i tempi della cura e apre le porte alla medicina predittiva e personalizzata, ritagliata sul DNA del singolo individuo come un abito di alta sartoria. Ippocrate approverebbe! E il principio cardine del "giovare al malato" trova qui la sua massima espressione tecnologica. Altri felici campi di applicazione dell’IA nella medicina riguardano la robotica, coi sistemi intelligenti che potenziano le capacità fisiche e decisionali dei chirurghi, attraverso, la navigazione intraoperatoria, per esempio, e mani che non tremano mai, nemmeno dopo 24 ore di intervento. Per non parlare dell’automazione nella gestione amministrativa e la telemedicina che riducono il carico burocratico gravante sui medici. Refertazione vocale dell’anamnesi, triage virtuali, monitoraggio remoto (ovvero sensori indossabili che segnalano anomalie cardiache a distanza), questo non è più il futuro. E’ il presente per l’uomo e con l’uomo, letto attraverso le quattro lenti della Magnifica Humanitas: custodire, coltivare, disarmare, educare.
La "Scatola Nera" e il fantasma della spersonalizzazione
Eppure, dietro monitor scintillanti e super-poteri, si nascondono insidie non da poco. Il primo grande limite dell’IA applicata alla clinica è la cosiddetta Black Box (la Scatola Nera). Gli algoritmi più evoluti forniscono diagnosi straordinariamente precise, ma non ne spiegano il percorso logico, “sputando” fuori un verdetto che può cambiarti la vita. Ma un medico può davvero prescrivere una terapia oncologica invasiva basandosi solo su un "perché lo dice il software"? Versione aggiornata dell’ormai stantio “lo dice la TV”. Qui si inserisce il monito centrale della Magnifica Humanitas. Papa Leone XIV mette in guardia contro il rischio di una spersonalizzazione della cura e contro quello che definisce un vero e proprio "colonialismo dei dati". Se l'essere umano viene ridotto a un mero set di informazioni da monetizzare, l'essenza stessa della medicina crolla. Il Giuramento di Ippocrate si fonda infatti sull'alleanza terapeutica, su quel contatto visivo, umanissimo ed empatico, tra il medico e il paziente che nessun chatbot potrà mai replicare. La sofferenza non è un bug da correggere, ma un’esperienza da comprendere e la cura non passa solo dai farmaci o dagli interventi chirurgici ma dalla relazione di fiducia, comprensione e intuito tra umano malato e umano medico. C’è poi il problema dei “bias”, i pregiudizi dei dati. Se un algoritmo viene addestrato su cartelle cliniche di pazienti prevalentemente occidentali, la sua efficacia calerà drasticamente quando dovrà diagnosticare una patologia su una persona di un’altra etnia. Più che curare, l’IA rischia così di amplificare le disuguaglianze globali, diventando un privilegio per pochi e un’arma di esclusione per molti.
L’algoretica, un nuovo camice bianco
Come uscirne? La soluzione proposta dall’enciclica non è il rifiuto della modernità. Al contrario, il Papa invita a "coltivare" e "disarmare" la tecnologia attraverso l'algoretica, cioè l’introduzione dei valori etici sin nella fase di programmazione dei software. Il medico del futuro non dovrà essere un mero esecutore di comandi informatici né dovrà abdicare alla propria responsabilità legale e clinica in favore della macchina. L’IA deve essere sottratta alle logiche di puro profitto delle multinazionali del tech per essere messa al servizio della giustizia sociale e l’ultima parola terapeutica deve rimanere saldamente umana. A conti fatti, dunque, l'IA non sostituirà il medico, ma il medico che usa l'IA sostituirà quello che non la usa. Il vecchio Ippocrate, dopotutto, ci aveva visto bene: l'arte della medicina è lunga, la vita è breve, l'occasione fuggevole. L'Intelligenza Artificiale ci regala il tempo e la precisione che ci mancano, ma spetta a noi e alla nostra "magnifica umanità", metterci il cuore.
Un test predice il rischio di sviluppare cancro
Il protocollo che sintetizza questo connubio felice si chiama CharactEx ed è il frutto di anni di lavoro e studio di diversi centri di ricerca italiani, guidati dall'Università Magna Graecia di Catanzaro, che sono riusciti a mettere a punto un test capace di rivelare il rischio di sviluppare il cancro nelle persone sane. A guidare il team è Natalia Malara, oncologa, docente di Tecniche Avanzate di Medicina del Laboratorio. “Il test – spiega la dottoressa Malara – consiste in un semplice prelievo di sangue sul quale viene effettuata una ‘biopsia liquida’ per intercettare elementi cellulari che al loro interno presentano caratteristiche molecolari preparative alla trasformazione neoplastica, dunque segni predittivi di tumore, calcolo del rischio e dimensione spaziale”, in parole semplici ci dice quale dei nostri organi, fegato, polmoni, pancreas, tiroide ecc., potrebbe ammalarsi e come invertire la rotta. Questo apre a una prevenzione personalizzata e indirizzata specificamente sui tessuti e sugli organi a rischio identificati attraverso il test, a cui si aggiungono le informazioni sulla predisposizione familiare del paziente e sulla sua esposizione ambientale, che cambia nel tempo. Non essendo invasivo, il test, che ha un’efficacia superiore al 90 per cento, e viene eseguito in qualunque laboratorio di citologia, può essere ripetuto, per profilare il rischio, nel corso degli anni, e permette al paziente di intervenire in maniera attiva, modificando stili di vita, o in senso farmacologico integrativo, con antiossidanti per esempio, per ridurre o addirittura annullare il rischio stesso.
CharactEx e l’IA
Per comprendere nel dettaglio in cosa consista questo protocollo innovativo, abbiamo chiesto alla dottoressa Malara di rispondere ad alcune domande.
Professoressa Malara, ci spiega nel dettaglio che cosa fa CharactEx?
“Insieme al mio team, abbiamo sviluppato un approccio che ribalta il concetto tradizionale di prevenzione. Nel panorama oncologico convenzionale, la prevenzione è stata a lungo sinonimo di ‘diagnosi precoce’ di una massa già evidente e strutturata. Il paradigma che abbiamo sviluppato con il mio team intende spostare l'orizzonte temporale e interventista della cura. Dobbiamo immaginare il sangue non semplicemente come un fluido vitale, ma come una complessa autostrada molecolare e cellulare. In questo flusso viaggiano costantemente messaggi biochimici e, soprattutto, intere cellule distaccatesi dai tessuti d’origine. Il nostro protocollo si focalizza proprio sulla frazione cellulare intatta, e attraverso un saggio diagnostico che abbiamo validato e denominato CharactEx attivo dal 2009 e approvato dal Comitato etico dal 2013, siamo in grado di isolare e analizzare queste cellule nella loro integrità strutturale. In questo ecosistema, l’Intelligenza Artificiale interviene come un traduttore simultaneo ad altissima risoluzione. Reti neurali integrano i dati clinici storici del paziente con l'analisi dinamica, morfologica e comportamentale di queste cellule circolanti. Il sistema intercetta il rischio reale e attivo che un tumore si sviluppi in un determinato organo, in una fase sub-clinca, anni e anni prima che la massa neoplastica diventi visibile attraverso le metodiche radiologiche tradizionali come la TAC o Risonanza Magnetica. Inoltre, nei pazienti che presentano già una patologia conclamata, CharactEx ci permette di monitorare l'evoluzione clinica in tempo reale. Estraendo e ricaratterizzando il profilo genotipico e fenotipico delle cellule tumorali circolanti, possiamo osservare come le terapie oncologiche esercitino una pressione selettiva sul tumore, modificandone i tratti. Questo ci consente di mappare i meccanismi di resistenza e di identificare, con precisione sartoriale, nuovi bersagli terapeutici attivi e persistenti. I ricercatori sono arrivati a questi risultati partendo da uno studio sulle cellule tumorali circolanti nei pazienti oncologici e analizzando quelle di soggetti sani, reclutati come gruppo di controllo. É così che, nei pazienti sani, hanno trovato cellule atipiche o trasformate. Abbiamo analizzato questi elementi in termini genomici e proteomici e costituito un dataset molto grande su cui è stato applicato un modello di apprendimento automatico di ‘machine learning’, basato su reti neurali artificiali".
Qual è stato il primo caso, il primo paziente, su cui il protocollo è stato eseguito e ha funzionato?
“Il primo caso che ci ha dato riscontro e che tra l'altro ci ha permesso anche di pubblicare su Nature ‘Precision Oncology’ e su importanti riviste scientifiche, questo tipo di risultato, è stata la situazione di una donna che aveva un gozzo multi-nodulare della tiroide e che era in controllo costante dal proprio team di endocrinologi regionali, ma anche fuori regione. Questa signora stava bene, aveva anche un buon compenso endocrinologico della funzione tiroidea, però quando ha eseguito nel nostro laboratorio la biopsia liquida, abbiamo osservato che nel suo sangue, c'erano delle cellule circolanti di origine tiroidea completamente atipiche. Questo certo potrebbe essere compatibile con una condizione di alterazione multinodulare di non particolare rilievo, però ripetuto nel tempo, il prelievo ha sempre mostrato un aumento di queste cellule e un aumento della loro capacità proliferativa. Alla TAC e all'indagine bioptica eco-guidata, la signora risultava assolutamente negativa. Il punto è che grazie a Dio quel gozzo multinodulare, apparentemente sano, ha cominciato a dare fastidio alla deglutizione esofagea e quindi è stata consigliata l'asportazione totale. La biopsia sulla sua tiroide ha messo in evidenza una lesione nella parte posteriore dell’organo di 5 mm, classificata come carcinoma indifferenziato. Un cancro, che l’avrebbe uccisa. E il nostro test ce lo stava dicendo da diverso tempo, lo ‘vedeva’ dal primissimo esordio, al contrario di una sofisticata indagine strumentale”.
Possiamo dire che in oncologia l'IA è un grande alleato?
“Assolutamente è un grande alleato perché ci consente di avere una gestione dei dati integrata e sintetica che noi riusciamo a produrre grazie alle analisi proteomiche, metabolomiche, genomiche e dunque grazie a lei, da un singolo paziente e da un unico campione di sangue, riusciamo a tirare fuori una serie di informazioni veramente notevole e gestirli, comprenderli, sintetizzarli. Lo abbiamo sempre fatto con l'uso di programmi statistici e di correlazione che però facevano un tot di campioni per volta e con estrema lentezza. Adesso il processo è assolutamente rivoluzionato, possiamo vedere tutto insieme, compararlo senza limiti di numerosità e di campionamento dei dati”.
Papa Leone XIV mette in guardia dalla spersonalizzazione della cura e dal colonialismo dei dati, che in medicina si fa particolarmente pericoloso. Sostanzialmente dice che la vita e la salute del paziente non possono essere trasformate in pure informazioni da sfruttare economicamente, che ne pensa?
“Il monito, sollevato dal Pontefice, fotografa una deriva tanto geopolitica quanto clinica. La prima è di natura epistemologica perché assistiamo oggi alla tentazione strisciante della moderna medicina di curare la cartella clinica digitale o l'out-put di un algoritmo, anziché della persona. Noi dobbiamo ricordarci che l’individuo è unico, perciò l’IA deve configurarsi come un esaltatore di quest’unicità, non come un frullatore omologante. La seconda criticità che emerge è anche la metodologia scientifica e la sovranità dei dati. Noi abbiamo disegnato un modello predittivo e ci siamo avvalsi di un database che abbiamo creato direttamente nel nostro laboratorio. Per validare i database è necessario compararli con altri database esterni, cioè banche digitali che contengono la stessa natura di dati, ma che siano esterni all'istituzione che li ha naturalmente prodotti e questo è più che giusto quantomeno per addestrare il modello e per verificare anche la sua capacità di fornire l'out-put anche in condizioni diverse. Però attualmente i maggiori detentori di grandi database sono colossi globali come Cina, India e Stati Uniti, che hanno il monopolio di queste banche dati. Ma quando entriamo nella dimensione salute, bisogna tener conto dell'architettura biologica e enzimatica delle popolazioni con cui sono strutturati questi grandi database e anche il background genetico e stile di vita. Validare un modello predittivo concepito in un ecosistema molecolare asiatico o americano e applicarlo direttamente a un paziente europeo significa ignorare le variabili biochimiche locali, ottenendo diagnosi e cure fallimentari. Quindi per sfuggire a questo colonialismo dei dati e garantire la sicurezza clinica è imperativo che i database di validazione siano stratificati e geolocalizzati rispettando le specificità fenotipiche e metaboliche delle realtà in cui l'algoritmo è chiamato ad operare.
Molti algoritmi di Deep Learning medico sono "scatole nere", forniscono una diagnosi esatta ma non spiegano il percorso logico per arrivarci. È eticamente accettabile per un medico prescrivere una cura basandosi su uno strumento di cui non si conoscono i passaggi interni, alla luce del richiamo alla ‘verità’ dell'enciclica di Papa Leone?
“Prescrivere una terapia o formulare una prognosi basandosi sul verdetto di una "Scatola nera" rappresenta, oggi, una delle sfide bioetiche e medico-legali più stringenti. Se un algoritmo predittivo attesta con il 99% di accuratezza la malignità di un nodulo, ma occulta il percorso logico-computazionale che ha condotto a tale output, il medico si trova dinanzi a un paradosso: assumersi la responsabilità formale di una diagnosi priva di trasparenza, sia nei confronti del paziente, sia verso la propria stessa forma mentis e preparazione clinica. Accettare ciecamente l'output di una macchina non è eticamente sostenibile né biologicamente fondato. È proprio per superare questo limite che i settori più avanzati della comunità scientifica stanno investendo massicciamente nella XAI (Explainable Artificial Intelligence), ovvero l'Intelligenza Artificiale Spiegabile. L'obiettivo è sviluppare algoritmi in grado di esplicitare i propri passaggi logici e i "pesi biologici" - intesi cioè come incidenti causali e variabili molecolari o cliniche - che determinano la conclusione. In questo scenario, occorre ribadire un principio cardine: la macchina fornisce un’indicazione decisionale, ma la scelta clinica finale spetta unicamente al medico, non può delegare all’IA, sarebbe deontologicamente scorretto”.
L'algoritmo ottimizza i tempi, ma la cura richiede ascolto. In che modo la medicina può evitare di trasformarsi in quella "Babele tecnologica" denunciata dal Papa?
“Nella medicina, la Babele tecnologica si realizza quando il linguaggio dei dati frammenta il paziente: il medico parla con la macchina, la macchina parla per codici astratti, e si perde la capacità di ‘ascoltare la sinfonia’, cioè di comprendere l'essere umano nella sua interezza. Si genera un'incomunicabilità profonda tra l'output freddo dell'algoritmo e il vissuto reale della persona. L'ascolto richiede tempo, un tempo non ottimizzabile dall'efficienza di un algoritmo, ma è una possibile risultanza se usiamo l’algoritmo per preservare tempo umano. Se la macchina mi esenta dal passare tre ore a trascrivere dati, a segmentare immagini radiologiche o a fare calcoli, quel tempo risparmiato è restituito alla relazione terapeutica. Devo spenderlo seduto al letto del paziente, guardandolo negli occhi, ascoltando la sua storia e le sue paure. L'efficienza della macchina deve essere il carburante dell'empatia del medico e permettere al medico di decidere attingendo alle linee guida, riguadagnando spirito critico e autonomia di valutazione del caso clinico. Se usata così, l'IA non crea Babele, ma ricostruisce la vicinanza, performando la prestazione medica”.
Il Papa lancia un appello a "disarmare" l'IA, sottraendola alle logiche di puro potere e profitto dei grandi attori globali. C'è il forte rischio che i sistemi predittivi e diagnostici più avanzati basati su IA rimangano un privilegio dei Paesi ricchi o di chi può permetterseli, accentuando il divario sanitario globale?
“Il monito pontificio volto a ‘disarmare’ l’Intelligenza Artificiale intercetta una dinamica geopolitica di drammatica urgenza. Si profila infatti il rischio concreto di una ‘medicina a due velocità’, in cui piattaforme di biopsia liquida multimodale e modelli predittivi di ultima generazione, divengano prerogativa esclusiva dei sistemi sanitari opulenti o di ristrette élite globali, relegando i Paesi in via di sviluppo a standard diagnostici obsoleti. In questo scenario asimmetrico, tuttavia, la telemedicina e la sanità digitale emergono come potenti vettori di democratizzazione, abilitando la formazione clinica a distanza e la condivisione di ‘second opinion’ per affiancare i colleghi operanti nei contesti più svantaggiati o segnati dai conflitti. L’innovazione tecnologica, se governata da logiche meramente mercantilistiche, edifica barriere; se guidata, invece, dall'istanza umanistica che storicamente feconda la cultura medica italiana ed europea, si traduce in prossimità, equità e risoluzione. In questa direzione, è scientificamente ed eticamente imperativo configurare le infrastrutture telematiche e gli algoritmi diagnostici salvavita come beni pubblici globali, al pari dei vaccini essenziali o delle risorse idriche potabili. Le grandi istituzioni accademiche e i governi detengono il dovere morale di promuovere accordi di trasferimento tecnologico e regimi di licenze globali, e far si che i presidi bio-computazionali del terzo millennio (ovvero quegli strumenti medici moderni che uniscono la biologia e la tecnologia, come i test del DNA rapidi, i microchip che leggono i valori del sangue, o le intelligenze artificiali che scoprono le malattie) cessino di essere strumenti di speculazione industriale e diventino accessibili anche nei contesti a risorse limitate”.
L'IA medica può davvero diventare uno strumento di "fraternità" e riduzione delle disuguaglianze come auspicato dal Pontefice se usata bene?
“Il Papa pone una domanda completamente nuova che la politica ignora: non a cosa serve l’IA o come funzione, ma chi serve e chi protegge? I governi misurano la potenza di calcolo, il Papa misura cosa resta dell'uomo dentro quella potenza. Io credo che se governata attraverso rigorosi canoni etici, l’Intelligenza Artificiale possieda il potenziale per configurarsi come il più potente strumento di democratizzazione e di fraternità nella storia della medicina. L'integrazione della telemedicina con i sistemi esperti ne è la dimostrazione pragmatica: un clinico operante in un remoto insediamento dell'Africa subsahariana o in un presidio rurale periferico, interfacciandosi con piattaforme bio-computazionali in cloud, può disporre del medesimo supporto decisionale e diagnostico accessibile a un oncologo di un grande centro di eccellenza europeo. In questa prospettiva, l'IA abilita il fenomeno del leap-frogging tecnologico, consentendo a sistemi sanitari storicamente carenti di transire direttamente verso paradigmi digitali avanzati, senza dover ripercorrere le tappe intermedie dell'evoluzione infrastrutturale tradizionale. L'eccellenza clinica viene così decentralizzata e veicolata laddove vi è una drammatica carenza di specialisti. L’algoritmo si eleva a strumento di emancipazione, sviluppo e coesione globale nel momento in cui persegue la standardizzazione della qualità assistenziale verso l'alto, scardinando i determinanti geografici ed economici della salute”.
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