Page 68 - ID - Informazioni della Difesa n. 03-2024

SELEZIONE DELLE CARATTERISTICHE GENERALI CHE QUALIFICANO
L’AI A SUPPORTO DELLA TUTELA ALLA SALUTE
Potenza di calcolo: L’incremento della potenza di calcolo, misurato in petaflops (un quadrilione di calcoli al secondo),
ha permesso lo sviluppo di algoritmi di apprendimento automatico e intelligenza artificiale sempre più complessi.
Ad esempio, il supercomputer Summit di IBM, uno dei più potenti al mondo, può eseguire fino a 200 petaflops,
un livello di prestazione che abilita ricerche complesse in campo biomedico, come l’analisi di grandi set di dati
genomici per identificare pattern legati a specifiche malattie. A riguardo, l’Italia attraverso la massima espressione
della propria capacità computazionale, il CINECA, Consorzio Interuniversitario per il Calcolo Automatico dell’Italia
del Nord Orientale, ha svolto un ruolo cruciale nel progetto Exscalate4CoV (E4C). Grazie alla propria potenza di
calcolo ha implementato una delle piattaforme di screening virtuale più potenti al mondo, Exscalate (EXaSCale
smArt pLatform Against paThogEns), in grado di analizzare virtualmente centinaia di migliaia molecole e testare
la loro efficacia contro il virus SARS-CoV-2, responsabile della pandemia di COVID-19, accelerando notevolmente
il processo di scoperta dei farmaci.
Efficacia dei software: Gli avanzamenti nei software di AI, come gli algoritmi di deep learning, hanno rivoluzionato
aree quali la diagnostica per immagini. Studi hanno dimostrato che gli algoritmi di AI sono strumenti precisi ed
accurati che consentono di riconoscere e diagnosticare patologie già nelle loro fasi iniziali. Tra le applicazioni più
note e pubblicizzate, Google Health è in grado di rilevare il cancro al seno nelle mammografie con una precisione
paragonabile a quella dei radiologi esperti. Nel campo della diagnosi della retinopatia diabetica, un’altra
malattia che beneficia dell’AI, IDx-DR ha sviluppato il primo dispositivo autorizzato dalla FDA negli Stati Uniti
per eseguire una diagnosi senza l’intervento di un medico. Questi strumenti di AI utilizzano migliaia di immagini
precedentemente annotate per apprendere come identificare le patologie, migliorandone la velocità e l’accuratezza
delle diagnosi.

L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE NEL PANORAMA DELLE SCIENZE SANITARIE
L’avvento dell’Intelligenza Artificiale (AI) e del Quantum Computing (QC) sta
rivoluzionando il panorama delle scienze sanitarie, offrendo strumenti senza precedenti
che promettono di trasformare radicalmente la ricerca biomedica ed il benessere umano.
Queste tecnologie emergenti, caratterizzate da una potenza di calcolo e da capacità
analitiche avanzate, aprono nuovi orizzonti per la diagnosi precoce, la personalizzazione
delle terapie e lo sviluppo accelerato di farmaci. Tuttavia, mentre esploriamo le frontiere
dell’innovazione, ci troviamo di fronte a questioni etiche complesse e a sfide operative
che richiedono una riflessione approfondita riguardo il duplice ruolo dell’AI nel settore
sanitario: da un lato, come catalizzatore di progressi scientifici e miglioramenti nella cura
dei pazienti; dall’altro, come campo minato da navigare con cautela, in cui la tutela del
benessere umano deve rimanere al centro di ogni innovazione. Attraverso questo breve
viaggio nel cuore dell’AI applicata alla salute, cercheremo di delineare un percorso che
descriva efficacemente le promesse di questa rivoluzione tecnologica con la necessità
imperativa di mantenere l’etica e l’umanità al primo posto delle priorità.

UN NUOVO PANORAMA NELLA DIAGNOSI DELLE MALATTIE
L’evoluzione dell’AI e del QC sta rivoluzionando il mondo, portando a profondi
cambiamenti che vanno dalla ricerca biomedica all’assistenza sanitaria comunitaria
e personale, anche di tipo previsionale. Queste tecnologie, grazie ai significativi
progressi nella potenza di calcolo e nell’efficacia dei software, in combinazione con la
disponibilità sempre crescente di dati sanitari, stanno aprendo il panorama a possibilità
precedentemente inesplorate.
In particolare, l’AI sta trasformando il modo in cui i dati biomedici vengono analizzati e
interpretati, permettendo lo sviluppo di modelli predittivi più accurati per la diagnosi
precoce di malattie, la personalizzazione dei trattamenti e l’ottimizzazione delle
decisioni cliniche.
L’AI si basa sui dati reali, senza i quali non darebbe alcun supporto concreto, e sui quali
è addestrata. Per semplicità possiamo categorizzare i dati utilizzati nel campo delle
scienze biomediche in:
• Multi-omici: afferenti alle discipline della genomica, proteomica, ecc.. Questi offrono
una comprensione olistica dei processi biologici al più basso livello di dettaglio.

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